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।
RGBO इमेज फॉर्मेट डिजिटल इमेजिंग में एक विशिष्ट लेकिन महत्वपूर्ण प्रगति का प्रतिनिधित्व करता है, जो पारंपरिक रंग प्रतिनिधित्व को ऑप्टिकल गुणों पर जोर देने के साथ मिश्रित करता है। यह फॉर्मेट विशिष्ट RGB (लाल, हरा, नीला) रंग मॉडल में एक 'ओपेसिटी' चैनल प्रस्तुत करता है, जो पारदर्शिता और प्रकाश अंतःक्रिया के अधिक सूक्ष्म चित्रण को सुगम बनाता है। रंग के स्थिर प्रतिनिधित्व से परे, RGBO इमेज को वास्तविक दुनिया के प्रकाश व्यवहार को अधिक सटीक रूप से अनुकरण करने में सक्षम बनाता है, जिससे डिजिटल दृश्यों के यथार्थवाद और इमर्सिव गुणों दोनों को बढ़ाता है।
RGBO फॉर्मेट को समझने के लिए, सबसे पहले RGB रंग मॉडल के मूलभूत सिद्धांतों को समझना होगा। RGB, जो लाल, हरा और नीला के लिए है, एक रंग स्थान है जो विभिन्न डिजिटल डिस्प्ले और इमेज फॉर्मेट में नियोजित किया जाता है। यह एडिटिव रंग विधि का उपयोग करता है, जहां रंग लाल, हरे और नीले प्रकाश की अलग-अलग तीव्रता को मिलाकर बनाए जाते हैं। यह मॉडल मानवीय रंग धारणा पर आधारित है, जहां ये तीन रंग मानवीय आंख में प्राथमिक रंग रिसेप्टर्स से मेल खाते हैं, जिससे RGB स्वाभाविक रूप से इलेक्ट्रॉनिक डिस्प्ले के लिए उपयुक्त है।
RGBO में 'ओपेसिटी' चैनल को जोड़ने से डिजिटल फॉर्मेट में प्राप्त होने वाले दृश्य प्रभावों की सीमा का नाटकीय रूप से विस्तार होता है। इस संदर्भ में, ओपेसिटी एक इमेज के पारदर्शिता स्तर को संदर्भित करता है, जो कांच, कोहरे या धुएं जैसी सामग्रियों के अनुकरण की अनुमति देता है। यह चैनल, जिसे अक्सर अन्य फॉर्मेट में अल्फा चैनल द्वारा दर्शाया जाता है, प्रत्येक पिक्सेल के पारदर्शिता स्तर को परिभाषित करता है, जो पूरी तरह से पारदर्शी से लेकर पूरी तरह से अपारदर्शी तक होता है। यह स्तरित डिजिटल रचनाओं में विशेष रूप से उपयोगी है, जहां कई परतों के बीच की अंतःक्रिया इमेज की समग्र गहराई और यथार्थवाद में योगदान करती है।
तकनीकी रूप से, RGBO फॉर्मेट डेटा को चार चैनलों में संग्रहीत करता है: लाल, हरा, नीला और ओपेसिटी। प्रत्येक चैनल आमतौर पर 8 बिट्स आरक्षित करता है, जिसके परिणामस्वरूप प्रति पिक्सेल 32-बिट रंग गहराई होती है। यह कॉन्फ़िगरेशन 16 मिलियन से अधिक रंग भिन्नताओं (RGB के लिए प्रति चैनल 256 स्तर) और 256 स्तर की ओपेसिटी की अनुमति देता है, जो रंग और पारदर्शिता प्रतिनिधित्व दोनों में उच्च स्तर की सटीकता प्रदान करता है। प्रति चैनल बिट गहराई जितनी अधिक होगी, इमेज उतनी ही अधिक विस्तृत और सूक्ष्म हो सकती है, विशेष रूप से पारदर्शिता स्तरों के बीच क्रमिक संक्रमण के संदर्भ में।
RGBO फॉर्मेट के व्यावहारिक अनुप्रयोग विशाल हैं, जो डिजिटल कला और ग्राफिक डिजाइन से लेकर गेमिंग और वर्चुअल रियलिटी तक उद्योगों को छूते हैं। कलाकारों और डिजाइनरों के लिए, RGBO जटिल परतों और बनावट के साथ इमेज बनाने के लिए एक सहज ढांचा प्रदान करता है, जो प्रकाश और छाया के अधिक सजीव चित्रण की अनुमति देता है। गेमिंग और VR के क्षेत्र में, ओपेसिटी और प्रकाश अंतःक्रिया से निपटने की फॉर्मेट की सूक्ष्मता इमर्सिव वातावरण तैयार करने में महत्वपूर्ण है, जो वर्चुअल दुनिया के भीतर खिलाड़ी की उपस्थिति की भावना में योगदान देता है।
अपने फायदों के बावजूद, RGBO फॉर्मेट कुछ चुनौतियां पेश करता है, खासकर फ़ाइल आकार और प्रोसेसिंग पावर के संबंध में। एक अतिरिक्त ओपेसिटी चैनल को शामिल करने से प्रत्येक पिक्सेल का वर्णन करने के लिए आवश्यक डेटा बढ़ जाता है, जिससे पारंपरिक RGB फॉर्मेट की तुलना में बड़े फ़ाइल आकार हो जाते हैं। यह वृद्धि महत्वपूर्ण हो सकती है, विशेष रूप से उच्च-रिज़ॉल्यूशन इमेज में, जो संग्रहण आवश्यकताओं और डेटा ट्रांसफर गति को प्रभावित करती है। इसके अलावा, RGBO इमेज को रेंडर करने के लिए अधिक कंप्यूटिंग पावर की आवश्यकता होती है, क्योंकि प्रत्येक पिक्सेल के ओपेसिटी स्तर की गणना उसके रंग के साथ संयोजन में की जानी चाहिए, एक प्रक्रिया जो इमेज लोडिंग और हेरफेर को धीमा कर सकती है, विशेष रूप से कम शक्तिशाली उपकरणों पर।
इन चुनौतियों का समाधान करने के लिए, गुणवत्ता का त्याग किए बिना RGBO इमेज के फ़ाइल आकार को कम करने के उद्देश्य से विभिन्न संपीड़न तकनीकों को विकसित किया गया है। PNG जैसी लॉसलेस संपीड़न विधियाँ, इमेज के पूर्ण डेटा को संरक्षित करती हैं, यह सुनिश्चित करती हैं कि कोई गुणवत्ता हानि न हो। वैकल्पिक रूप से, JPEG जैसी लॉसी संपीड़न तकनीकें, डेटा को सरल बनाकर फ़ाइल आकार को कम करती हैं, जिससे कुछ विवरणों की हानि हो सकती है, विशेष रूप से सूक्ष्म ओपेसिटी संक्रमण के क्षेत्रों में। संपीड़न विधि का चुनाव परियोजना की विशिष्ट आवश्यकताओं पर निर्भर करता है, फ़ाइल आकार और प्रदर्शन आवश्यकताओं के विरुद्ध गुणवत्ता को संतुलित करता है।
RGBO फॉर्मेट के कार्यान्वयन के लिए विभिन्न उपकरणों पर लगातार और सटीक रंग प्रजनन सुनिश्चित करने के लिए रंग प्रबंधन प्रथाओं पर सावधानीपूर्वक विचार करने की आवश्यकता होती है। र ंग प्रबंधन में रंग प्रोफाइल का उपयोग शामिल है, जो इनपुट और आउटपुट उपकरणों, जैसे कैमरा, मॉनिटर और प्रिंटर की रंग विशेषताओं का वर्णन करता है। इन प्रोफाइल को लागू करके, स्क्रीन पर प्रदर्शित रंगों और अंतिम प्रिंट या किसी अन्य डिस्प्ले में रंगों के बीच एक निकट मिलान प्राप्त करना संभव है। यह पेशेवर सेटिंग्स में महत्वपूर्ण है, जहां सटीक रंग और पारदर्शिता सर्वोपरि है।
वेब मानकों और ढांचे के विकास ने ऑनलाइन सामग्री में RGBO के उपयोग को सुगम बनाया है, इसकी पहुंच को स्टैंडअलोन इमेज से परे गतिशील वेब तत्वों और इंटरफेस तक विस्तारित किया है। उदाहरण के लिए, CSS, वेब तत्वों को स्टाइल करने में RGBA मानों (RGBO के समकक्ष, 'A' अल्फा ओपेसिटी के लिए खड़ा है) का समर्थन करता है। यह वेब पेजों के भीतर सीधे अर्ध-पारदर्शी परतों और प्रभावों के निर्माण की अनुमति देता है, जटिल इमेज संपादन या अतिरिक्त फ़ाइल फॉर्मेट की आवश्यकता के बिना वेब अनुप्रयोगों की दृश्य समृद्धि और उपयोगकर्ता अनुभव को बढ़ाता है।
भविष्य की ओर देखते हुए, RGBO फॉर्मेट संवर्धित वास्तविकता (AR) और मिश्रित वास्तविकता (MR) तकनीकों में प्रगति के लिए महत्वपूर्ण वादा रखता है। ओपेसिटी और प्रकाश का फॉर्मेट का विस्तृत प्रतिनिधित्व डिजिटल सामग्री को वास्तविक दुनिया के साथ सहजता से मिश्रित करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है, जो AR/MR विकास में एक मूलभूत चुनौती है। वास्तविक दुनिया की रोशनी और पारदर्शिता के साथ आभासी वस्तुओं की बातचीत को सटीक रूप से अनुकरण करके, RGBO इमेज हमारे भौतिक वातावरण के
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