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।
PIX इमेज फॉर्मेट एक कम-ज्ञात, फिर भी ग्राफिक प्रतिनिधित्व के लिए एक शक्तिशाली विकल्प है, जिसे डिजिटल आर्ट, फोटोग्राफ और तकनीकी आरेख जैसी विभिन्न प्रकार की इमेजरी को समायोजित करने में कुशल डेटा स्टोरेज और बहुमुखी प्रतिभा पर एक विशिष्ट फोकस के साथ डिजाइन किया गया है। इसकी अनूठी संरचना और एल्गोरिथम लॉसलेस और लॉसी दोनों प्रकार के संपीड़न के लिए एक अनुकूलनीय दृष्टिकोण की अनुमति देता है, जो इसे वेब ग्राफिक्स से लेकर अभिलेखीय भंडारण तक कई प्रकार के अनुप्रयोगों के लिए एक उपयुक्त विकल्प बनाता है। PIX फॉर्मेट के मूल सिद्धांतों को समझना, जिसमें इसकी फ़ाइल संरचना, संपीड़न तकनीक और संगतता संबंधी विचार शामिल हैं, किसी के लिए भी इसकी क्षमताओं का पूरा लाभ उठाने के लिए महत्वपूर्ण है।
अपने मूल में, PIX फॉर्मेट में एक हेडर सेक्शन होता है, जिसके बाद डेटा ब्लॉक होते हैं जिनमें वास्तविक इमेज डेटा होता है, और वैकल्पिक रूप से, मेटाडेटा सेक्शन होते हैं जो कॉपीराइट विवरण, निर्माण और संशोधन तिथियां और फोटोग्राफ के लिए GPS निर्देशांक जैसी अतिरिक्त जानकारी संग्रहीत कर सकते हैं। हेडर महत्वपूर्ण है क्योंकि यह इमेज के आवश्यक गुणों को एन्कोड करता है, जिसमें इसके आयाम, रंग की गहराई और उपयोग की जाने वाली संपीड़न विधि शामिल है। यह अग्रिम संगठन संपूर्ण फ़ाइल को पार्स करने की आवश्यकता के बिना फ़ाइल के गुणों तक त्वरित पहुँच को सक्षम बनाता है, जिससे सॉफ़्टवेयर अनुप्रयोगों में तेज़ प्रतिपादन और हेरफेर की सुविधा मिलती है।
PIX फॉर्मेट की विशिष्ट विशेषताओं में से एक इसका परिष्कृत संपीड़न एल्गोरिथम है जो इमेज की सामग्री के अनुसार गतिशील रूप से अनुकूलित होता है। यह एल्गोरिथम उपयोगकर्ता या सॉफ़्टवेयर द्वारा प्रदान किए गए इनपुट मापदंडों के आधार पर लॉसलेस और लॉसी संपीड़न मोड के बीच समझदारी से स्विच कर सकता है। उदाहरण के लिए, अभिलेखीय उद्देश्यों के लिए लॉसलेस संपीड़न को प्राथमिकता दी जाती है जहां इमेज की मूल गुणवत्ता को संरक्षित करना सर्वोपरि है, जबकि लॉसी संपीड़न का उपयोग वेब ग्राफिक्स के लिए किया जाता है जहां छोटे फ़ाइल आकार वांछित होते हैं, यहां तक कि कुछ गुणवत्ता में गिरावट की कीमत पर भी।
PIX में लॉसलेस संपीड़न तंत्र रन-लेंथ एन्कोडिंग (RLE) और डिफरेंशियल एन्कोडिंग के संयोजन को नियोजित करता है, जो एक साथ किसी भी जानकारी को खोए बिना फ़ाइल आकार को कम करने में अत्यधिक प्रभावी होते हैं। RLE दोहराए जाने वाले पिक्सेल के अनुक्रमों को संपीड़ित करके काम करता है, जो बड़े समान क्षेत्रों वाली छवियों के लिए विशेष रूप से फायदेमंद है। दूसरी ओर, डिफरेंशियल एन्कोडिंग, पिक्सेल मानों के बजाय क्रमिक पिक्सेल के बीच अंतर रिकॉर्ड करता है, छवियों में पड़ोसी पिक्सेल के बीच रंग या तीव्रता में अक्सर मामूली भिन्नताओं का दोहन करता है।
जब लॉसी संपीड़न लागू किया जाता है, तो PIX फॉर्मेट JPEG के समान एक असतत कोसाइन ट्रांसफॉर्म (DCT) आधारित दृष्टिकोण का उपयोग करता है। हालाँकि, पारंपरिक DCT कार्यान्वयन पर PIX फॉर्मेट की प्रगति में से एक क्वांटिज़ेशन प्रक्रिया को ठीक करने की इसकी क्षमता है। यह चपलता इमेज गुणवत्ता और फ़ाइल आकार के बीच व्यापार पर बेहतर नियंत्रण की अनुमति देती है, जिससे उपयोगकर्ता अपनी विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुरूप इष्टतम परिणाम प्राप्त कर सकते हैं। इसके अतिरिक्त, PIX फॉर्मेट उन्नत शोर फ़िल् टरिंग एल्गोरिदम को एकीकृत करता है जो किनारे के विवरण और बनावट पैटर्न को संरक्षित करने में मदद करते हैं जो आमतौर पर आक्रामक संपीड़न परिदृश्यों में खो जाते हैं।
अपनी संपीड़न क्षमताओं से परे, PIX फॉर्मेट में मेटाडेटा हैंडलिंग के लिए मजबूत समर्थन भी है, जो इमेज फ़ाइल के भीतर ही एक समृद्ध डेटासेट को एम्बेड करने की अनुमति देता है। इस मेटाडेटा का उपयोग विभिन्न उद्देश्यों के लिए किया जा सकता है, फोटोग्राफर के क्रेडेंशियल को दस्तावेज करने से लेकर बड़े इमेज डेटाबेस में उन्नत खोज और प्रबंधनीयता की सुविधा तक। प्रारूप को एक्स्टेंसिबल होने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसका अर्थ है कि जैसे-जैसे मेटाडेटा मानक विकसित होते हैं या नए प्रकार की जानकारी प्रासंगिक होती जाती है, PIX प्रारूप अपने विनिर्देश में अपडेट के माध्यम से इन परिवर्तनों को समायोजित कर सकता है।
PIX फॉर्मेट का एक और महत्वपूर्ण लाभ इसकी रंग प्रबंधन प्रणाली है। यह एक विस्तृत रंग सरगम और उच्च गतिशील रेंज (HDR) सामग्री का समर्थन करता है, जो आज के डिजिटल मीडिया परिदृश्य में तेजी से महत्वपूर्ण है जहां विशद और सजीव छवियों को प्रदर्शित करना एक प्रमुख आवश्यकता है। प्रारूप sRGB, Adobe RGB और ProPhoto RGB सहित विभिन्न रंग प्रोफाइल का समर्थन करके इसे प्राप्त करता है, और प्रति चैनल (bpc) 32 बिट तक की रंग गहराई के साथ संगत है, जिससे यह अरबों रंगों को प्रस्तुत करने में सक्षम होता है।
किसी भी इमेज फॉर्मेट को अपनाने में इंटरऑपरेबिलिटी एक महत्वपूर्ण कारक है, और PIX फॉर्मेट को संगतता को ध्यान में रखकर डिजाइन किया गया है। यह इमेज एडिटर और व्यूअर से लेकर वेब ब्राउज़र और मोबाइल ऐप तक कई सॉफ़्टवेयर अनुप्रयोगों में मूल समर्थन प्रदान करता है, जो ओपन-सोर्स लाइब्रेरी और एपीआई द्वारा सुगम बनाया जाता है जो इसके एकीकरण को सरल बनाता है। इसके अलावा, PIX फॉर् मेट में पिछड़े संगतता के लिए सुविधाएँ शामिल हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि प्रारूप के नए संस्करणों में सहेजी गई छवियों को अभी भी पुराने सॉफ़्टवेयर संस्करणों में एक्सेस और हेरफेर किया जा सकता है, हालाँकि नई शुरू की गई सुविधाओं पर कुछ सीमाएँ हैं।
विभिन्न प्लेटफार्मों के लिए अनुकूलन एक और विशेषता है जहां PIX फॉर्मेट चमकता है। यह अनुकूली डिकोडिंग एल्गोरिदम का उपयोग करता है जो हार्डवेयर की क्षमताओं के आधार पर प्रदर्शन को बढ़ा सकता है, चाहे वह एक हाई-एंड डेस्कटॉप हो या एक मोबाइल डिवाइस। इसका मतलब यह है कि PIX फॉर्मेट में छवियों को गति या गुणवत्ता पर महत्वपूर्ण समझौता किए बिना उपकरणों की एक विस्तृत श्रृंखला में कुशलतापूर्वक प्रस्तुत और हेरफेर किया जा सकता है, जो अन्य उच्च-रिज़ॉल्यूशन इमेज प्रारूपों द्वारा सामना की जाने वाली एक सामान्य चुनौती का समाधान करता है।
अपने कई लाभों के बावजूद, PIX फॉर्मेट चुनौतियों के बिना नहीं है। प्राथमिक बाधाओं में से एक डेवलपर और डिज़ाइनर समुदायों के भीतर व्यापक जागरूकता और अपनाने की आवश्यकता है। जैसा कि किसी भी नई तकनीक के मामले में होता है, दीर्घकालिक सफलता के लिए उपयोगकर्ताओं और एकीकरण का एक महत्वपूर्ण द्रव्यमान प्राप्त करना आवश्यक है। इसके अतिरिक्त, प्रारूप के एल्गोरिथम की ज
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