ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकॉग्निशन (ओसीआर) टेक्स्ट की छवियों - स्कैन, स्मार्टफोन फोटो, पीडीएफ - को मशीन द्वारा पढ़े जा सकने वाले टेक्स्ट और संरचित डेटा में बदल देता है। आधुनिक ओसीआर एक पाइपलाइन है जो एक छवि को साफ करती है, टेक्स्ट ढूंढती है, उसे पढ़ती है, और समृद्ध मेटाडेटा निर्यात करती है ताकि डाउनस्ट्रीम सिस्टम डेटा को खोज, अनुक्रमित या निकाल सकें। दो व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले आउटपुट मानक हैं hOCR, टेक्स्ट और लेआउट के लिए एक एचटीएमएल माइक्रोफ़ॉर्मैट, और ALTO XML, एक पुस्तकालय/अभिलेखागार-उन्मुख स्कीमा; दोनों स्थितियों, पढ़ने के क्रम और अन्य लेआउट संकेतों को संरक्षित करते हैं और लोकप्रिय इंजनों द्वारा समर्थित हैं जैसे टेसरैक्ट.
प्रीप्रोसेसिंग। ओसीआर की गुणवत्ता छवि की सफाई से शुरू होती है: ग्रेस्केल रूपांतरण, डिनोइज़िंग, थ्रेसहोल्डिंग (बिनारिज़ेशन), और डेस्क्यूइंग। कैनोनिकल ओपनसीवी ट्यूटोरियल वैश्विक, अनुकूली और ओत्सु थ्रेसहोल्डिंग को कवर करते हैं - असमान प्रकाश या बिमोडल हिस्टोग्राम वाले दस्तावेज़ों के लिए स्टेपल। जब एक पृष्ठ के भीतर रोशनी बदलती है (फोन स्नैप्स सोचें), अनुकूली तरीके अक्सर एक ही वैश्विक थ्रेसहोल्ड से बेहतर प्रदर्शन करते हैं; ओत्सु हिस्टोग्राम का विश्लेषण करके स्वचालित रूप से एक थ्रेसहोल्ड चुनता है। झुकाव सुधार समान रूप से महत्वपूर्ण है: हफ-आधारित डेस्क्यूइंग (हफ लाइन ट्रांसफॉर्म) ओत्सु बिनारिज़ेशन के साथ मिलकर उत्पादन प्रीप्रोसेसिंग पाइपलाइनों में एक आम और प्रभावी नुस्खा है।
पहचान बनाम मान्यता। ओसीआर को आम तौर पर टेक्स्ट डिटेक्शन (टेक्स्ट कहाँ है ?) और टेक्स्ट रिकॉग्निशन (यह क्या कहता है?) में विभाजित किया जाता है। प्राकृतिक दृश्यों और कई स्कैन में, पूरी तरह से कनवल्शनल डिटेक्टर जैसे ईस्ट भारी प्रस्ताव चरणों के बिना कुशलतापूर्वक शब्द- या पंक्ति-स्तरीय चतुर्भुज की भविष्यवाणी करते हैं और आम टूलकिट में लागू किए जाते हैं (जैसे, ओपनसीवी का टेक्स्ट डिटेक्शन ट्यूटोरियल)। जटिल पृष्ठों (समाचार पत्र, फॉर्म, किताबें) पर, लाइनों/क्षेत्रों का विभाजन और पढ़ने के क्रम का अनुमान मायने रखता है:क्रैकेन पारंपरिक ज़ोन/लाइन सेगमेंटेशन और न्यूरल बेसलाइन सेगमेंटेशन को लागू करता है, जिसमें विभिन्न लिपियों और दिशाओं (LTR/RTL/ऊर्ध्वाधर) के लिए स्पष्ट समर्थन होता है।
मान्यता मॉडल। क्लासिक ओपन-सोर्स वर्कहॉर्स टेसरैक्ट (Google द्वारा ओपन-सोर्स, जिसकी जड़ें HP में हैं) एक कैरेक्टर क्लासिफायर से एक LSTM-आधारित अनुक्रम पहचानकर्ता में विकसित हुआ और खोज योग्य PDF, hOCR/ALTO-अनुकूल आउटपुट, और CLI से और भी बहुत कुछ उत्सर्जित कर सकता है। आधुनिक पहचानकर्ता पूर्व-खंडित वर्णों के बिना अनुक्रम मॉडलिंग पर भरोसा करते हैं। कनेक्शनिस्ट टेम्पोरल क्लासिफिकेशन (CTC) मौलिक बनी हुई है, जो इनपुट फ़ीचर अनुक्रमों और आउटपुट लेबल स्ट्रिंग्स के बीच संरेखण सीखती है; यह व्यापक रूप से लिखावट और दृश्य-पाठ पाइपलाइनों में उपयोग किया जाता है।
पिछले कुछ वर्षों में, ट्रांसफॉर्मर्स ने ओसीआर को नया रूप दिया है। TrOCR एक विज़न ट्रांसफॉर्मर एनकोडर और एक टेक्स्ट ट्रांसफॉर्मर डिकोडर का उपयोग करता है, जिसे बड़े सिंथेटिक कॉर्पोरा पर प्रशिक्षित किया जाता है और फिर वास्तविक डेटा पर फाइन-ट्यून किया जाता है, जिसमें मुद्रित, हस्तलिखित और दृश्य-पाठ बेंचमार्क में मजबूत प्रदर्शन होता है (यह भी देखें हगिंग फेस डॉक्स)। समानांतर में, कुछ सिस्टम डाउनस्ट्रीम समझने के लिए ओसीआर को दरकिनार करते हैं: डोनट (डॉक्यूमेंट अंडरस्टैंडिंग ट्रांसफॉर्मर) एक ओसीआर-मुक्त एनकोडर-डिकोडर है जो सीधे दस्तावेज़ छवियों से संरचित उत्तर (जैसे कुंजी-मूल्य JSON) आउटपुट करता है (रेपो, मॉडल कार्ड), जब एक अलग ओसीआर चरण एक IE सिस्टम को फीड करता है तो त्रुटि संचय से बचता है।
यदि आप कई लिपियों में बैटरी-शामिल टेक्स्ट रीडिंग चाहते हैं, EasyOCR 80+ भाषा मॉडल के साथ एक सरल एपीआई प्रदान करता है, जो बॉक्स, टेक्स्ट और आत्मविश्वास लौटाता है - प्रोटोटाइप और गैर-लैटिन लिपियों के लिए आसान। ऐतिहासिक दस्तावेज़ों के लिए, क्रैकेन बेसलाइन सेगमेंटेशन और स्क्रिप्ट-अवेयर रीडिंग ऑर्डर के साथ चमकता है; लचीले लाइन-स्तरीय प्रशिक्षण के लिए, कैलामरी ओक्रॉपी वंश पर बनाता है (ओक्रॉपी) (मल्टी-)एलएसटीएम+सीटीसी पहचानकर्ताओं और कस्टम मॉडल को फाइन-ट्यून करने के लिए एक सीएलआई के साथ।
सामान्यीकरण डेटा पर निर्भर करता है। लिखावट के लिए, IAM लिखावट डेटाबेस प्रशिक्षण और मूल्यांकन के लिए लेखक-विविध अंग्रेजी वाक्य प्रदान करता है; यह लाइन और शब्द पहचान के लिए एक लंबे समय से चली आ रही संदर्भ सेट है। दृश्य पाठ के लिए, कोको-टेक्स्ट ने एमएस-कोको पर व्यापक एनोटेशन स्तरित किए, जिसमें मुद्रित/हस्तलिखित, सुपाठ्य/अपठनीय, लिपि और पूर्ण प्रतिलेखन के लिए लेबल थे (मूल परियोजना पृष्ठभी देखें)। यह क्षेत्र सिंथेटिक प्रीट्रेनिंग पर भी बहुत अधिक निर्भर करता है: सिंथटेक्स्ट इन द वाइल्ड यथार्थवादी ज्यामिति और प्रकाश के साथ तस्वीरों में पाठ प्रस्तुत करता है, डिटेक्टरों और पहचानकर्ताओं को प्रीट्रेन करने के लिए भारी मात्रा में डेटा प्रदान करता है (संदर्भ कोड और डेटा).
के तहत प्रतियोगिताएं ICDAR’s रोबस्ट रीडिंग मूल्यांकन को आधार बनाती हैं। हाल के कार्यों में एंड-टू-एंड डिटेक्शन/रीडिंग पर जोर दिया गया है और इसमें शब्दों को वाक्यांशों में जोड़ना शामिल है, जिसमें आधिकारिक कोड रिपोर्टिंग सटीकता/रिकॉल/एफ-स्कोर, इंटरसेक्शन-ओवर-यूनियन (IoU), और कैरेक्टर-लेवल एडिट-डिस्टेंस मेट्रिक्स - जो अभ्यासकर्ताओं को ट्रैक करना चाहिए, को दर्शाता है।
ओसीआर शायद ही कभी सादे पाठ पर समाप्त होता है। अभिलेखागार और डिजिटल पुस्तकालय पसंद करते हैं ALTO XML क्योंकि यह सामग्री के साथ भौतिक लेआउट (निर्देशांक के साथ ब्लॉक/लाइनें/शब्द) को एन्कोड करता है, और यह METS पैकेजिंग के साथ अच्छी तरह से मेल खाता है। hOCR माइक्रोफ़ॉर्मैट, इसके विपरीत, ocr_line और ocrx_word जैसे क्लास का उपयोग करके HTML/CSS में उसी विचार को एम्बेड करता है, जिससे वे ब टूलिंग के साथ प्रदर्शन, संपादन और रूपांतरण करना आसान हो जाता है। टेसरैक्ट दोनों को उजागर करता है - जैसे, सीएलआई से सीधे एचओसीआर या खोज योग्य पीडीएफ बनाना (पीडीएफ आउटपुट गाइड); पाइथन रैपर जैसे pytesseract सुविधा जोड़ते हैं। hOCR और ALTO के बीच अनुवाद करने के लिए कन्वर्टर्स मौजूद हैं जब रिपॉजिटरी में निश्चित अंतर्ग्रहण मानक होते हैं - इस क्यूरेटेड सूची को देखें ओसीआर फ़ाइल-प्रारूप उपकरण.
सबसे मजबूत प्रवृत्ति अभिसरण है: पहचान, मान्यता, भाषा मॉडलिंग, और यहां तक कि कार्य-विशिष्ट डिकोडिंग एकीकृत ट्रांसफार्मर स्टैक में विलीन हो रहे हैं। बड़े सिंथेटिक कॉर्पोरा पर प्री-ट्रेनिंग एक बल गुणक बना हुआ है। ओसीआर-मुक्त मॉडल आक्रामक रूप से प्रतिस्पर्धा करेंगे जहां लक्ष्य वर्बेटिम ट्रांसक्रिप्ट के बजाय संरचित आउटपुट है। हाइब्र िड परिनियोजन की भी अपेक्षा करें: एक हल्का डिटेक्टर और लंबे-फॉर्म टेक्स्ट के लिए एक TrOCR-शैली पहचानकर्ता, और फॉर्म और रसीदों के लिए एक डोनट-शैली मॉडल।
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ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन (OCR) एक प्रौद्योगिकी है जिसका उपयोग विभिन्न प्रकार के दस्तावेज़ों, जैसे कि कागजी दस्तावेज़, PDF फ़ाइलें या डिजिटल कैमरा द्वारा कैप्चर की गई छवियों, को संपादन योग्य और खोजनीय डेटा में परिवर्तित करने के लिए किया जाता है।
OCR एक इनपुट छवि या दस्तावेज़ को स्कैन करता है, छवि को अलग-अलग अक्षरों में बांटता है, और पैटर्न पहचान या विशेषता पहचान का उपयोग करके प्रत्येक वर्ण की तुलना करता है।
OCR का उपयोग विभिन्न क्षेत्रों और अनुप्रयोगों में किया जाता है, जैसे कि मुद्रित दस्तावेज़ों को डिजिटाइज़ करने, टेक्स्ट-टू-स्पीच सेवाओं को सक्षम करने, डेटा एंट्री प्रक्रियाओं को स्वचालित करने, और दृष्टिबाधित उपयोगकर्ताओं को टेक्स्ट के साथ बेहतर बातचीत करने सहायता करने।
हालांकि OCR प्रौद्योगिकी में काफ़ी प्रगति हुई है, लेकिन यह अचूक नहीं है। सटीकता मूल दस्तावेज़ की गुणवत्ता और उपयोग किए जा रहे OCR सॉफ़्टवेयर की बारीकियों पर निर्भर कर सकती है।
हालाँकि OCR मुद्रित टेक्स्ट के लिए मुख्य रूप से डिज़ाइन किया गया है, कुछ उन्नत OCR सिस् टम लिखावट पहचानने में भी सक्षम होते हैं। हालाँकि, आमतौर पर लिखावट की पहचान करने में कम सटीकता होती है क्योंकि व्यक्तिगत लेखन शैलियों में व्यापक भिन्नता होती है।
हाँ, कई OCR सॉफ़्टवेयर सिस्टम कई भाषाओं को पहचान सकते हैं। हालाँकि, यह महत्वपूर्ण है कि आपके उपयोग में आने वाले सॉफ़्टवेयर द्वारा विशिष्ट भाषा का समर्थन किया जा रहा हो।
OCR का अर्थ ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन है और इसका उपयोग मुद्रित पाठ को पहचानने के लिए किया जाता है, जबकि ICR, या इंटेलिजेंट कैरेक्टर रिकग्निशन, अधिक उन्नत है और इसका उपयोग हस्तलिखित पाठ को पहचानने के लिए किया जाता है।
OCR स्पष्ट, आसानी से पढ़ ने वाले फ़ॉन्ट और मानक टेक्स्ट आकारों के साथ सबसे अच्छा काम करता है। हालांकि यह विभिन्न फ़ॉन्ट और आकारों के साथ काम कर सकता है, लेकिन असामान्य फ़ॉन्ट्स या बहुत छोटे टेक्स्ट आकारों के साथ काम करते समय सटीकता कम होने की प्रवृत्ति होती है।
OCR को कम-रिज़ॉल्यूशन वाले दस्तावेज़ों, जटिल फ़ॉन्ट, खराब प्रिंट वाले पाठ, लिखावट, और ऐसी पृष्ठभूमि वाले दस्तावेज़ों के साथ समस्या हो सकती है जो पाठ के साथ हस्तक्षेप करती हैं। इसके अलावा, यह कई भाषाओं के साथ काम कर सकता है, लेकिन यह हर भाषा को पूरी तरह से कवर नहीं कर सकता है।
हाँ, OCR रंगीन टेक्स्ट और बैकग्राउंड को स्कैन कर सकता है, हालाँकि यह आमतौर पर उच्च-विपरीत रंग संयोजनों, जैसे कि एक सफे द पृष्ठभूमि पर काले टेक्स्ट, के साथ अधिक प्रभावी होता है। टेक्स्ट और पृष्ठभूमि रंगों में पर्याप्त विपरीतता की कमी होने पर सटीकता कम हो सकती है।
PGX इमेज फॉर्मेट, JPEG 2000 मानकों (विशेष रूप से भाग 2) की एक विशेष शाखा के रूप में खड़ा है, डिजिटल इमेजिंग के क्षेत्र में एक विशिष्ट लेकिन महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। अपने अधिक व्यापक रूप से मान्यता प्राप्त समकक्ष, JPEG 2000 के विपरीत, जो अपने जटिल संपीड़न एल्गोरिदम और बहुमुखी फ़ाइल संरचना के साथ डिजिटल इमेजिंग की एक विस्तृत श्रृंखला की जरूरतों को पूरा करता है, PGX एक सुव्यवस्थित दृष्टिकोण प्रदान करता है। यह प्रारूप एकल-घटक, असम्पीडित छवि डेटा को संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसकी सरलता और प्रत्यक्षता इसे उन अनुप्रयोगों के लिए एक अमूल्य उपकरण बनाती है जहां अपरिवर्तित छवि गुणवत्ता सर्वोपरि है, जैसे कि डिजिटल संग्रह, चिकित्सा इमेजिंग और वैज्ञानिक अनुसंधान।
PGX फ़ाइलों की संरचना भ्रामक रूप से सरल है, जिसमें एक सीधा बाइनरी प्रारूप होता है जो सीधे किसी छवि के पिक्सेल मानों का प्रतिनिधित्व करता है। हालाँकि, यह सरलता, उच्च-बिट-डेप्थ छवियों की निष्ठा को सटीक रूप से संरक्षित करने की प्रारूप की शक्तिशाली क्षमता को छुपाती है। PGX फ़ाइलें विभिन्न बिट गहराई का समर्थन करती हैं, मानक 8-बिट से लेकर 16-बिट और उससे आगे तक, किसी छवि की गतिशील रेंज का एक सटीक प्रतिनिधित्व की अनुमति देती है, बिना हानिपूर्ण संपीड़न कलाकृतियों के जो अन्य प्रारूपों में मूल डेटा की अखंडता को नुकसान पहुंचा सकते हैं।
PGX प्रारूप का एक उल्लेखनीय पहलू हेडर, मेटाडेटा या किसी भी प्रकार के संपीड़न की कमी है। इस नंगे-हड्डियों की संरचना का म तलब है कि एक PGX फ़ाइल में केवल छवि का पिक्सेल डेटा होता है, जो एक रैखिक अनुक्रम में संग्रहीत होता है। जबकि यह दृष्टिकोण प्रारूप के उच्च स्तर की डेटा अखंडता में योगदान देता है, इसका यह भी अर्थ है कि छवि के बारे में अतिरिक्त जानकारी, जैसे कि इसके आयाम, रंग स्थान या बिट गहराई, को बाहरी रूप से प्रबंधित किया जाना चाहिए। यह आवश्यकता फ़ाइल प्रबंधन में जटिलताएँ पैदा कर सकती है और यह सुनिश्चित करने के लिए सावधानीपूर्वक प्रबंधन की आवश्यकता होती है कि छवि डेटा की सही व्याख्या और प्रदर्शन किया जाए।
इन चुनौतियों के बावजूद, कुछ अनुप्रयोगों के लिए PGX प्रारूप का उपयोग करने के लाभों को अधिक नहीं बताया जा सकता है। एक के लिए, संपीड़न की अनुपस्थिति यह सुनिश्चित करती है कि छवि डेटा अपने सबसे कच्चे रूप में संरक्षित है, जो इसे अभिलेखीय उद्देश्यों के लिए एक आदर्श विकल्प बनाता है जहां डिजिटल छवियों की दी र्घायु और प्रामाणिकता महत्वपूर्ण है। इसके अलावा, उच्च बिट गहराई के लिए प्रारूप का समर्थन चिकित्सा इमेजिंग जैसे क्षेत्रों में विशेष रूप से उपयोगी है, जहां छवि डेटा में सूक्ष्म अंतर नैदानिक उद्देश्यों के लिए महत्वपूर्ण हो सकते हैं। ऐसे संदर्भों में, PGX प्रारूप की निष्ठा और सटीकता इसके लचीलेपन की कमी से काफी अधिक है।
PGX छवियों को बनाने और हेरफेर करने की प्रक्रिया में प्रारूप की अनूठी विशेषताओं को संभालने में सक्षम विशेष सॉफ़्टवेयर की आवश्यकता होती है। जबकि मुख्यधारा के फोटो संपादन उपकरण स्वाभाविक रूप से PGX फ़ाइलों का समर्थन नहीं कर सकते हैं, इस प्रारूप पर निर्भर करने वाले उद्योगों की ज़रूरतों को पूरा करने के लिए कई समर्पित एप्लिकेशन और लाइब्रेरी विकसित किए गए हैं। ये उपकरण PGX और अन्य प्रारूपों के बीच छवियों को परिवर्तित करने के साथ-साथ उनकी उच्च बिट गहराई और असम्पीडित प्रकृ ति को बनाए रखते हुए PGX छवियों को देखने और संपादित करने के लिए कार्यक्षमता प्रदान करते हैं।
PGX प्रारूप से जुड़ी महत्वपूर्ण चुनौतियों में से एक फ़ाइल आकार के क्षेत्र में है। यह देखते हुए कि PGX छवियों को बिना संपीड़न के संग्रहीत किया जाता है, फ़ाइल आकार काफी बड़ा हो सकता है, खासकर उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाली छवियों या अधिक बिट गहराई वाली छवियों से निपटने पर। यह विशेषता भंडारण और संचरण के मामले में चुनौतियां पैदा कर सकती है, जिसके लिए उपयोगकर्ताओं को फ़ाइलों को स्थानांतरित करने के लिए पर्याप्त भंडारण क्षमता और संभावित रूप से उच्च-बैंडविड्थ कनेक्शन तक पहुंच की आवश्यकता होती है।
अपने विशिष्ट उपयोग के मामलों के बावजूद, PGX प्रारूप JPEG 2000 पारिस्थितिकी तंत्र में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। इसका अस्तित्व JPEG 2000 मानक की बहुमुखी प्रतिभा और इमेजिंग की एक विस्तृत श्रृंखला की जरूरतों को पूरा करने की इसकी क्षमता को रेखांकित करता है। एक प्रारूप विकल्प प्रदान करके जो डेटा अखंडता को सबसे ऊपर रखता है, JPEG 2000 यह सुनिश्चित करता है कि जिन उपयोगकर्ताओं को बिना समझौता किए छवि गुणवत्ता की आवश्यकता होती है, उनके पास उनके निपटान में एक उपयुक्त उपकरण है। विविध इमेजिंग आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए लचीले समाधान प्रदान करने का यह दर्शन व्यापक इमेजिंग समाधान प्रदान करने के लिए JPEG 2000 मानकों के समग्र लक्ष्य को दर्शाता है।
पेशेवर सेटिंग्स में PGX का कार्यान्वयन उन अनुप्रयोगों में इसके महत्व को रेखांकित करता है जहां सटीकता और डेटा अखंडता गैर-परक्राम्य हैं। डिजिटल संग्रह जैसे उद्योग, जहां ऐतिहासिक दस्तावेजों और कलाकृतियों को डिजिटल रूप में संरक्षित किया जाता है, स्कैन की गई छवियों की उच्चतम गुणवत्ता बनाए रखने की अपनी क्षमता के लिए PGX पर निर्भर करते हैं। इसी तरह, वैज्ञानिक अनुसंधान में, प्रारूप को प्रयोगात्मक डेटा को दृष्टि से प्रदर्शित करने में इसकी अटूट सटीकता के लिए पसंद किया जाता है। अनुप्रयोगों की यह विस्तृत श्रृंखला उन क्षेत्रों में PGX प्रारूप की महत्वपूर्ण भूमिका पर प्रकाश डालती है जहां उच्चतम स्तर की छवि निष्ठा की आवश्यकता होती है।
आगे देखते हुए, तेजी से आगे बढ़ने वाली डिजिटल तकनीक के सामने PGX प्रारूप की प्रासंगिकता प्रश्न उठा सकती है। एक ओर, संपीड़न एल्गोरिदम और भंडारण तकनीक में विकास संभावित रूप से PGX जैसे असम्पीडित, एकल-घटक प्रारूप की आवश्यकता को कम कर सकता है। दूसरी ओर, पेशेवर और वैज्ञानिक संदर्भों में उच्च-निष्ठा छवियों की बढ़ती मांग बताती है कि प्रारूप विशिष्ट अनुप्रयोगों के लिए मूल्य रखना जारी रखेगा। इन कारकों के बीच संतुलन संभवतः PGX के भविष्य के प्रक्षेपवक्र और व्यापक डिजिटल इमेजिंग परिदृश्य के भीतर इसकी भूमिका को निर्धारित करेगा।
डि जिटल छवि संरक्षण के संदर्भ में, PGX प्रारूप विशिष्ट लाभ प्रदान करता है। इसकी सीधी, असम्पीडित प्रकृति इसे समय की कसौटी पर खरा उतरने वाली छवियों को संग्रहीत करने के लिए एक आदर्श विकल्प बनाती है। हानिपूर्ण संपीड़न का उपयोग करने वाले प्रारूपों के विपरीत, PGX फ़ाइलों को समय के साथ गिरावट जमा किए बिना खोला, देखा और फिर से सहेजा जा सकता है, भविष्य की पीढ़
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