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।
पॉकेटमॉड इमेज फॉर्मेट एक विशेष फाइल फॉर्मेट है जिसे पेपर की एक शीट से कॉम्पैक्ट, फोल्डेबल बुकलेट बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। पारंपरिक इमेज फॉर्मेट से अलग, जो केवल डिजिटल ग्राफिक्स के प्रतिनिधित्व पर ध्यान केंद्रित करते हैं, पॉकेटमॉड लेआउट और कंटेंट मैनेजमेंट दोनों पहलुओं को शामिल करता है ताकि आसान प्रिंटिंग, फोल्डिंग और एक छोटी, पोर्टेबल बुकलेट में कटिंग की सुविधा मिल सके। फीचर्स का यह अनूठा संयोजन इसे जटिल बाइंडिंग या प्रिंटिंग प्रक्रियाओं की आवश्यकता के बिना क्विक-रेफरेंस गाइड, मिनिएचर किताबें या पर्सनल ऑर्गनाइज़र बनाने के लिए विशेष रूप से उपयोगी बनाता है।
अपने मूल में, पॉकेटमॉड फॉर्मेट मुद्रित सामग्रियों की उपयोगिता और पहुंच को अधिकतम करने के विचार के इर्द-गिर्द बनाया गया है। इसका डिज़ाइन पेपर के एक साधारण टुकड़े का चतुराई से लाभ उठाता है, इसे आठ खंडों में विभाजित करता है, प्रत्येक बुकलेट के एक अलग पेज के रूप में कार्य करता है। यह विभाजन सावधानीपूर्वक योजनाबद्ध है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि जब पेपर को सही ढंग से फोल्ड किया जाता है, तो खंड एक क्रम में संरेखित होते हैं जो बुकलेट बनाते हैं। इसकी सादगी और अंतरिक्ष के सरल उपयोग के कारण, इस फॉर्मेट ने DIY उत्साही, शिक्षकों और किसी को भी हल्के, अनुकूलन योग्य पॉकेट-आकार की बुकलेट की आवश्यकता वाले लोगों के बीच लोकप्रियता हासिल की है।
तकनीकी रूप से, एक पॉकेटमॉड फ़ाइल लेआउट जानकारी और सामग्री दोनों को इस तरह से शामिल करती है जो मानक आकार के पेपर (अक्सर A4 या लेटर) पर प्रिंटिंग के लिए अनुकूलित होती है। फॉर्मेट पेज पर सामग्री को आठ अलग-अलग खंडों में व्यवस्थित करता है, प्रत्येक खंड को इस तरह से उन्मुख करता है कि एक बार फोल्ड होने पर, सामग्री सही क्रम में दिखाई देती है। इसके लिए पेपर पर सामग्री को व्यवस्थित करने के लिए एक गैर-रेखीय दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है, क्योंकि लेआउट को फोल्ड लाइनों और अंतिम बुकलेट फॉर्म को ध्यान में रखना चाहिए। इसलिए, पॉकेटमॉड का निर्माण साधारण इमेज प्लेसमेंट से परे है, जिसके लिए प्रत्येक खंड के उन्मुखीकरण और स्थिति की सटीक गणना की आवश्यकता होती है।
पॉकेटमॉड फॉर्मेट की प्राथमिक उपयोगिता इसकी आसानी से उपयोग और निर्माण और असेंबली के लिए आवश्यक न्यूनतम संसाधनों से आती है। पारंपरिक बुकलेट या पैम्फलेट के विपरीत, जिनके लिए बाइंडिंग या कई पेज प्रिंट करने की आवश्यकता हो सकती है, पॉकेटमॉड फॉर्मेट के लिए केवल पेपर की एक शीट और फोल्डिंग प्रक्रिया की बुनियादी समझ की आवश्यकता होती है। यह व्यक्तिगत, पोर्टेबल बुकलेट के निर्माण का लोकतंत्रीकरण करता है, जिससे लगभग किसी को भी प्रिंटर तक पहुंच के साथ उन्हें बनाने में सक्षम बनाता है। निर्माण और असेंबली की यह आसानी ने पॉकेटमॉड को क्विक रेफरेंस गाइड, व्यक्तिगत एजेंडा या हल्के ट्रैवल जर्नल बनाने के लिए एक लोकप्रिय उपकरण बना दिया है।
तकनीकी दृष्टिकोण से, पॉकेटमॉड बनाने में कई प्रमुख कदम शामिल हैं। प्रारंभ में, सामग्री को एक डिजिटल फॉर्मेट में डिज़ाइन या लेआउट किया जाना चाहिए जिसे पॉकेटमॉड के आठ भागों में आसानी से विभाजित किया जा सके। इसमें अक्सर पॉकेटमॉड फॉर्मेट के लेआउट को प्रतिबिंबित करने वाले टेम्प्लेट में सामग्री बनाने के लिए ग्राफिक डिज़ाइन या वर्ड प्रोसेसिंग सॉफ़्टवेयर का उपयोग करना शामिल होता है। एक बार सामग्री को टेम्प्लेट के अनुसार व्यवस्थित कर दिया जाता है, तो इसे पेपर की एक शीट पर प्रिंट किया जाता है। लेआउट और डिज़ाइन में सटीकता यहाँ महत्वपूर्ण है, क्योंकि कोई भी गलत संरेखण फोल्ड होने पर बुकलेट के पेजों के प्रवाह को बाधित कर सकता है।
फोल्डिंग प्रक्रिया वह है जो वास्तव में पॉकेटमॉड को जीवंत करती है, पेपर की एक फ्लैट शीट को एक बहु-पृष्ठ बुकलेट में बदल देती है। इस प्रक्रिया में फोल्ड की एक श्रृंखला और एक कट शामिल है। फोल्डिंग का क्रम महत्वपूर्ण है; यह आमतौर पर पेपर को आधा मोड़ने से शुरू होता है, फिर इसे क्वार्टर में मोड़ता है, और अंत में एक अकॉर्डियन फोल्ड बनाता है जो पेजों को संरेखण में लाता है। फोल्ड में से एक थोड़ा अलग है, क्योंकि इसके लिए एक छोटा चीरा लगाने की आवश्यकता होती है, जो पेजों को एक दूसरे के भीतर ठीक से घोंसला बनाने की अनुमति देता है। फोल्डिंग से लेकर अंतिम आकार देने तक की पूरी प्रक्रिया सरल है लेकिन यह सुनिश्चित करने के लिए एक सटीक निष्पादन की आवश्यकता होती है कि पेज सही क्रम में हैं।
अपनी स्पष्ट सादगी के बावजूद, पॉकेटमॉड फॉर्मेट टेक्स्ट और कैलेंडर से लेकर मैप और डायग्राम तक, सामग्री की एक विस्तृत श्रृंखला को समायोजित करने में सक्षम है। यह बहुमुखी प्रतिभा इसकी सबसे मजबूत विशेषताओं में से एक है, जिससे उपयोगकर्ता अपनी विशिष्ट आवश्यकताओं या रुचियों के अनुरूप अत्यधिक अनुकूलित बुकलेट बना सकते हैं। इसके अलावा, क्योंकि सामग्री प्रिंटिंग से पहले डिजिटल रूप से तैयार की जाती है, इसमें विस्तृत ग्राफिक्स या स्टाइल वाला टेक्स्ट शामिल हो सकता है, जो बुकलेट की कार्यक्षमता और सौंदर्य अपील दोनों को बढ़ाता है।
हालाँकि, पॉकेटमॉड फॉर्मेट के साथ चुनौतियों में से एक इसकी तैयारी और डिज़ाइन चरण में है। क्योंकि फोल्डिंग पर सही पेज ऑर्डर सुनिश्चित करने के लिए सामग्री को गैर-रेखीय तरीके से रखा जाना चाहिए, डिज़ाइन प्रक्रिया उन लोगों के लिए सहज नहीं हो सकती है जो रैखिक दस्तावेज़ निर्माण के आदी हैं। इस चुनौती के लिए अक्सर विशिष्ट टेम्प्लेट या सॉफ़्टवेयर के उपयोग की आवश्यकता होती है जो लेआउट प्रक्रिया को स्वचालित करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, जिससे त्रुटि की संभावना कम हो जाती है और पॉकेटमॉड के निर्माण को सुव्यवस्थित किया जाता है।
डिजिटल टूल और सॉफ़्टवेयर के उदय ने पॉकेटमॉड के डिज़ाइन और निर्माण को महत्वपूर्ण रूप से सुविधाजनक बनाया है। कई एप्लिकेशन और ऑनलाइन सेवाएँ अब विशेष रूप से पॉकेटमॉड के लिए तैयार टेम्प्लेट और डिज़ाइन इंटरफ़ेस प्रदान करती हैं, जिससे उपयोगकर्ता अपनी सामग्री को टेम्प्लेट में आसानी से खींच और छोड़ सकते हैं, स्वचालित रूप से इसे आवश्यक लेआउट में व्यवस्थित कर सकते हैं। इन टूल में अक्सर पूर्वावलोकन सुविधाएँ शामिल होती हैं जो फोल्ड की गई बुकलेट का अनुकरण करती हैं, जिससे उपयोगकर्ताओं को प्रिंटिंग से पहले अपने डिज़ाइन को सत्यापित करने में मदद मिलती है। सहायक सॉफ़्टवेयर में इस उन्नति ने पॉकेटमॉड फॉर्मेट की पहुंच और उपयोग में आसानी का बहुत विस्तार किया है, जिससे अधिक लोगों को ये अनूठी बुकलेट बनाने की अनुमति मिलती है।
व्यक्तिगत और शैक्षिक उपयोग के अलावा, पॉकेटमॉड फॉर्मेट ने पेशेवर सेटिंग्स में अनुप्रयोग
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