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।
PNG64 इमेज फॉर्मेट व्यापक रूप से मान्यता प्राप्त पोर्टेबल नेटवर्क ग्राफिक्स (PNG) फॉर्मेट के एक उन्नत संस्करण के रूप में खड़ा है, जिसे डिजिटल इमेजिंग में उच्च रंग गहराई और उन्नत पारदर्शिता क्षमताओं की जरूरतों को पूरा करने के लिए तैयार किया गया है। यह उन्नत संस्करण 64-बिट रंग गहराई का समर्थन करके पारंपरिक PNG की क्षमताओं का विस्तार करता है, जो अनिवार्य रूप से लाल, हरे, नीले और अल्फा पारदर्शिता चैनल के लिए अतिरिक्त 16 बिट के लिए प्रति चैनल 16 बिट को शामिल करता है। यह मौलिक वृद्धि छवि गुणवत्ता के एक नए य ुग की शुरुआत करती है, जिससे 281 ट्रिलियन से अधिक रंगों की अनुमति मिलती है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि छवियों को अद्वितीय परिशुद्धता और जीवंतता के साथ प्रस्तुत किया जाता है।
PNG64 फॉर्मेट की शुरुआत को डिजिटल कला, पेशेवर फोटोग्राफी और हाई-डेफिनिशन ग्राफिक डिजाइन सहित विभिन्न अनुप्रयोगों में डिजिटल छवियों में उच्च निष्ठा की बढ़ती मांग का पता लगाया जा सकता है। JPEG या मानक PNG जैसे पारंपरिक छवि प्रारूप उनकी रंग गहराई में सीमित हैं, आमतौर पर प्रति चैनल 8 या 16 बिट पर कैपिंग करते हैं, जिससे ग्रेडिएंट में बैंडिंग हो सकती है और उच्च-विपरीत दृश्यों में अपर्याप्त विवरण कैप्चर हो सकता है। PNG64 एक छवि में एन्कोड किए जा सकने वाले रंग और विवरण की सीमा को नाटकीय रूप से बढ़ाकर इन सीमाओं को संबोधित करता है, जिससे यह उच्चतम संभव गुणवत्ता की तलाश करने वाले पेशेवरों के लिए एक अमूल्य उपकरण बन जाता है।
अपन े मूल में, PNG64 फॉर्मेट अपने पूर्ववर्ती की संरचनात्मक अखंडता और कार्यक्षमता को बनाए रखता है, उसी दोषरहित संपीड़न एल्गोरिथम का लाभ उठाता है जो यह सुनिश्चित करता है कि सहेजने पर छवि गुणवत्ता का कोई नुकसान न हो। यह विशेष रूप से अभिलेखीय उद्देश्यों और उद्योगों के लिए महत्वपूर्ण है जहां परिशुद्धता सर्वोपरि है, जैसे डिजिटल संग्रह और वैज्ञानिक इमेजिंग। PNG64 की दोषरहित प्रकृति का मतलब है कि, इसकी उच्च निष्ठा के बावजूद, छवियों को किसी भी विवरण का त्याग किए बिना एक प्रबंधनीय आकार में संपीड़ित किया जा सकता है, जिससे यह ऑफ़लाइन और ऑनलाइन दोनों उपयोगों के लिए एक व्यावहारिक विकल्प बन जाता है।
PNG64 में उन्नत अल्फा पारदर्शिता चैनल पारभासी और अर्ध-पारदर्शी वस्तुओं को प्रस्तुत करने में एक महत्वपूर्ण छलांग का प्रतिनिधित्व करता है। पूरी तरह से पारदर्शी से पूरी तरह से अपारदर्शी तक, 16 बिट पूरी तरह से पारदर्शिता के लिए समर्पित हैं, PNG64 अपारदर्शिता स्तरों का एक बहुत ही सहज ढाल की अनुमति देता है। यह क्षमता विशेष रूप से ग्राफिक डिजाइन में फायदेमंद है, जहां सूक्ष्म पारदर्शिता प्रभाव दृश्य प्रस्तुति को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित कर सकते हैं, साथ ही वेब डिज़ाइन में भी, जहां आइकन और इंटरफ़ेस तत्वों को अक्सर विभिन्न पृष्ठभूमियों के साथ मूल रूप से मिश्रण करने के लिए सटीक पारदर्शिता की आवश्यकता होती है।
PNG64 को अपनाने में कुछ विचार शामिल हैं, विशेष रूप से फ़ाइल आकार और संगतता में। विस्तारित रंग और पारदर्शिता गहराई को देखते हुए, PNG64 फ़ाइलें स्वाभाविक रूप से अपने PNG समकक्षों से बड़ी होती हैं। वेब उपयोग के लिए इसके निहितार्थ हैं, जहां लोडिंग समय और बैंडविड्थ उपयोग महत्वपूर्ण कारक हैं। नतीजतन, PNG64 का विवेकपूर्ण उपयोग करने की सलाह दी जाती है, इसे उन स्थितियों के लिए आरक्षित करना जहां छवि ग ुणवत्ता फ़ाइल आकार से पहले होती है। इसके अलावा, पुराने सॉफ़्टवेयर या सिस्टम के साथ संगतता जो प्रति चैनल 16 बिट का समर्थन नहीं करते हैं, चुनौतियां पैदा कर सकते हैं, एक सहज अनुभव सुनिश्चित करने के लिए अंतिम-उपयोगकर्ता वातावरण पर जांच की आवश्यकता होती है।
PNG64 की तकनीकी नींव इसकी फ़ाइल संरचना में निहित है, जो मानक PNG फ़ाइलों की बारीकी से नकल करती है। एक PNG64 फ़ाइल में एक हेडर होता है, जिसमें छवि के बारे में महत्वपूर्ण जानकारी होती है जैसे कि इसके आयाम और बिट गहराई, इसके बाद कई चंक होते हैं जो वास्तविक छवि डेटा और मेटाडेटा को संग्रहीत करते हैं। PNG64 में बढ़ी हुई बिट गहराई के लिए इन चंक्स में संशोधन की आवश्यकता होती है, जिससे उन्हें 64-बिट रंगीन छवियों द्वारा आवश्यक बड़ी मात्रा में डेटा को समायोजित करने की अनुमति मिलती है। इनमें से, इमेज हेडर (IHDR) चंक एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है, क्योंकि इसे प ्रत्येक चैनल के लिए 16-बिट गहराई को सही ढंग से संकेत देना चाहिए ताकि उचित डिकोडिंग और प्रदर्शन सुनिश्चित हो सके।
PNG64 में संपीड़न इसकी सबसे प्रभावशाली विशेषताओं में से एक है, जो मानक PNG फ़ाइलों द्वारा उपयोग किए जाने वाले DEFLATE एल्गोरिथम को नियोजित करता है। डेटा की बढ़ी हुई मात्रा के बावजूद, यह एल्गोरिथम छवि डेटा के भीतर अतिरेक की पहचान और उन्मूलन करके फ़ाइल आकार को कुशलतापूर्वक कम करता है। हालाँकि, संपीड़न की प्रभावशीलता छवि सामग्री के आधार पर भिन्न हो सकती है; एक समान रंग या सरल पैटर्न के बड़े क्षेत्रों वाली छवियां अधिक प्रभावी ढंग से संपीड़ित होती हैं। यह अंतर्निहित परिवर्तनशीलता PNG64 चुनते समय छवि की प्रकृति पर विचार करने के महत्व को रेखांकित करती है, क्योंकि उच्च रंग भिन्नता वाली जटिल छवियों के परिणामस्वरूप बड़े फ़ाइल आकार हो सकते हैं।
PNG64 छवियों के निर्माण और हेरफेर के लिए व िशिष्ट सॉफ़्टवेयर की आवश्यकता होती है जो इस प्रारूप में निहित उन्नत सुविधाओं को संभालने में सक्षम हो। कई हाई-एंड इमेज एडिटिंग और ग्राफिक्स सॉफ़्टवेयर को PNG64 का समर्थन करने के लिए अपडेट किया गया है, जिससे उपयोगकर्ताओं को इस प्रारूप के साथ सीधे काम करने की क्षमता मिलती है। इसमें बिट गहराई को समायोजित करने, रंग प्रोफाइल प्रबंधित करने और पारदर्शिता सेटिंग्स को ठीक करने जैसी क्षमताएं शामिल हैं। डेवलपर्स के लिए, libpng जैसे पुस्तकालयों को PNG64 के लिए समर्थन शामिल करने के लिए बढ़ाया गया है, जिससे अनुप्रयोगों और सेवाओं में इस प्रारूप के एकीकरण की सुविधा मिलती है।
PNG64 के प्रमुख अनुप्रयोगों में से एक डिजिटल फोटोग्राफी में है, जहां प्रकाश में रंगों और बारीकियों की व्यापकतम श्रेणी को कैप्चर करना महत्वपूर्ण है। फोटोग्राफर प्रारूप की मूल दृश्य की अखंडता को बनाए रखने की क्षमता से लाभ उठा सकत े हैं, जिसमें सूक्ष्म रंग और ग्रेडिएंट लुभावने विवरण में संरक्षित हैं। यह PNG64 को तस्वीरों की मास्टर प्रतियां संग्रहीत करने के लिए एक आदर्श विकल्प बनाता है, जो एक डिजिटल नकारात्मक प्रदान करता है जिसे गिरावट के बिना सटीक रूप से पुन: प्रस्तुत या संशोधित किया जा सकता है।
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