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।
डिजिटल इमेजिंग के क्षेत्र में एक आधुनिक और उन्नत समाधान के रूप में स्थापित, SIX इमेज फॉर्मेट को ग्राफिक डिजाइन और डिजिटल फोटोग्राफी दोनों की बढ़ती जटिल आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। अपने मूल में, SIX, या स्केलेबल इमेज एक्सटेंशन, दक्षता, स्केलेबिलिटी और उच्च-गुणवत्ता वाले इमेज डेटा प्रतिनिधित्व पर जोर देता है। यह अभिनव प्रारूप वेब डिज़ाइन और डिजिटल मार्केटिंग से लेकर पेशेवर फोटोग्राफी और ग्राफिक डिज़ाइन तक, कई प्रकार के अनुप्रयोगों का समर्थन करने के लिए इंजीनियर है, जो इसे डिजिटल युग में एक बहुमुखी उपकरण बनाता है।
SIX प्रारूप की विशिष्ट विशेषताओं में से एक इसकी उन्नत संपीड़न तकनीकें हैं। लॉसलेस और लॉसी संपीड़न विधियों दोनों का उपयोग करते हुए, SIX छवि भंडारण और संचरण के लिए एक लचीला दृष्टिकोण प्रदान करता है। लॉसलेस संपीड़न डिजिटल संग्रह या चिकित्सा इमेजिंग जैसे पिक्सेल-परफेक्ट इमेज डेटा की आवश्यकता वाले अनुप्रयोगों के लिए एक विकल्प प्रदान करता है। दूसरी ओर, लॉसी संपीड़न मोड फ़ाइल आकार में महत्वपूर्ण कमी की अनुमति देता है, जो वेब उपयोग और डिजिटल मीडिया के लिए अमूल्य है, जहां बैंडविड्थ और भंडारण सीमाएं महत्वपूर्ण विचार हैं।
SIX प्रारूप का एक और महत्वपूर्ण पहलू इसकी स्केलेबिलिटी है। प्रारूप को एक ही फ़ाइल के भीतर कई रिज़ॉल्यूशन पर छवियों को कुशलतापूर्वक संग्रहीत करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इस बहु-रिज़ॉल्यूशन संग्रहण क्षमता का अर्थ है कि छवियों को कार् य के लिए सबसे उपयुक्त रिज़ॉल्यूशन पर जल्दी और आसानी से एक्सेस किया जा सकता है, चाहे वह उच्च-रिज़ॉल्यूशन संपादन हो या निम्न-रिज़ॉल्यूशन पूर्वावलोकन। यह सुविधा न केवल डिजिटल वर्कफ़्लो के प्रदर्शन में सुधार करती है बल्कि डेस्कटॉप से स्मार्टफ़ोन तक विभिन्न उपकरणों पर उपयोगकर्ता अनुभव को भी बढ़ाती है।
SIX प्रारूप में बेहतर रंग गहराई और सटीकता भी है, जो पारंपरिक छवि प्रारूपों की तुलना में व्यापक रंग सरगम और उच्च बिट गहराई का समर्थन करता है। यह वृद्धि अधिक सटीक रंग प्रतिनिधित्व की अनुमति देती है, जिससे प्रारूप उच्च-निष्ठा डिजिटल फोटोग्राफी और रंग-महत्वपूर्ण अनुप्रयोगों जैसे डिजिटल कला और फिल्म पोस्ट-प्रोडक्शन के लिए आदर्श रूप से अनुकूल है। अधिक सूक्ष्म रंग भिन्नताओं और चिकनी ढालों को समायोजित करके, SIX प्रारूप नेत्रहीन तेजस्वी और सजीव छवियां बनाने के लिए आवश्यक उपकरण प्रदान करता है।
छवि मेटाडेटा प्रबंधन एक और क्षेत्र है जहां SIX प्रारूप उत्कृष्ट है। यह कॉपीराइट जानकारी, कैमरा सेटिंग्स, भौगोलिक स्थान डेटा और बहुत कुछ सहित एम्बेडेड मेटाडेटा के लिए व्यापक समर्थन प्रदान करता है। यह व्यापक मेटाडेटा ढांचा प्रभावी छवि सूचीकरण और खोज को सक्षम बनाता है, जिससे डिजिटल संपत्तियों का आसान प्रबंधन और पुनर्प्राप्ति होती है। इसके अलावा, मेटाडेटा को इस तरह से संरचित किया गया है जो लचीला और विस्तार योग्य दोनों है, जिससे विभिन्न उद्योगों की विशिष्ट आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए कस्टम टैग जोड़ने की अनुमति मिलती है।
संगतता और अंतर-संचालन के संबंध में, SIX प्रारूप को आगे की सोच वाले दृष्टिकोण के साथ डिज़ाइन किया गया है। इसमें मौजूदा छवि प्रारूपों के साथ पिछड़ी संगतता है, जिससे उपयोगकर्ता महत्वपूर्ण डेटा खोए बिना अपनी पिछली छवि लाइब्रेरी को SIX में परिवर्तित कर सकते हैं। इसके अलावा, प्रारूप को छवि संपादकों, डिजिटल संपत्ति प्रबंधन प्रणालियों और वेब ब्राउज़र सहित बढ़ती संख्या में सॉफ़्टवेयर अनुप्रयोगों द्वारा समर्थित किया जाता है, जो मौजूदा डिजिटल वर्कफ़्लो में सहज एकीकरण सुनिश्चित करता है।
डिजिटल युग में सुरक्षा और कॉपीराइट सुरक्षा सर्वोपरि है, और SIX प्रारूप इन चिंताओं को अंतर्निहित सुविधाओं के साथ संबोधित करता है। डिजिटल वॉटरमार्किंग और एन्क्रिप्शन क्षमताएं सामग्री निर्माताओं और मालिकों को अपनी बौद्धिक संपदा की सुरक्षा करने के साधन प्रदान करती हैं। सुरक्षा का यह स्तर सुनिश्चित करता है कि छवियों को अनधिकृत उपयोग या कॉपीराइट उल्लंघन के कम जोखिम के साथ साझा और वितरित किया जा सकता है, जिससे विभिन्न क्षेत्रों में सामग्री निर्माताओं को मन की शांति मिलती है।
SIX प्रारूप के सबसे नवीन पहलुओं में से एक संवर्धित वास्तविकता (AR) और आभासी वास्तविकता (VR) सामग्री के लिए इसका समर्थन है। प्रारूप छवि फ़ाइल के भीतर 3D डेटा और स्थानिक ऑडियो को एम्बेड करने की अनुमति देता है, जो एक मानक छवि दर्शक से सीधे इमर्सिव अनुभवों का मार्ग प्रशस्त करता है। यह क्षमता इंटरैक्टिव विज्ञापन, शिक्षा, गेमिंग और सोशल मीडिया के लिए नई संभावनाएं खोलती है, जहां आकर्षक दृश्य सामग्री दर्शकों का ध्यान खींचने और बनाए रखने की कुंजी है।
SIX प्रारूप के विकास में उद्योग विशेषज्ञों, शोधकर्ताओं और प्रौद्योगिकीविदों के बीच सहयोग शामिल था। इस सामूहिक प्रयास ने सुनिश्चित किया कि प्रारूप ठोस वैज्ञानिक सिद्धांतों और अत्याधुनिक तकनीक पर बनाया गया है, जो छवि गुणवत्ता और प्रदर्शन में नए मानक स्थापित करते हुए मौजूदा प्रारूपों के दर्द बिंदुओं को संबोधित करता है। निरंतर अपडेट और सुधार SIX प्रारूप के रोडमैप का हिस्सा हैं, जो नवाचार के प्रति प्रतिबद्धता और डिजिटल मीडिया की विकसित होती जरूरतों को संबोधित करते हैं।
व्यवहार में, SIX प्रारूप को अपनाने के लिए तकनीकी और परिचालन दोनों कारकों पर विचार करने की आवश्यकता होती है। तकनीकी दृष्टिकोण से, संगठनों को SIX प्रारूप की उन्नत सुविधाओं का समर्थन करने के लिए अपने हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर को अपडेट या अपग्रेड करने की आवश्यकता हो सकती है। परिचालन रूप से, प्रारूप के लाभों को अधिकतम करने के लिए प्रशिक्षण और वर्कफ़्लो समायोजन आवश्यक होंगे। हालाँकि, छवि गुणवत्ता, दक्षता और उपयोगकर्ता अनुभव में संभावित सुधार इन निवेशों को उचित ठहराते हैं, जिससे SIX प्रारूप आगे की सोच वाले संगठनों के लिए एक सम्मोहक विकल्प बन जाता है।
SIX प्रारूप की सफलता के लिए महत्वपूर्ण इसके आसपास का समुदाय और पारिस्थितिकी तंत्र है। डेवलपर्स, क्रिएटर्स और उपयोगकर्ताओं को प्रारूप के चल रहे विकास में भाग लेने के लिए प्रोत्साहित किया जाता है। यह समावेशी दृष्टिकोण एक जीवंत समुदाय को बढ़ावा देता है जो प्रारूप की वृद्धि में योगदान देता है, यह सुनिश्चित करता है कि यह कई प्रकार के अनुप्रयोगों के लिए प्रासंगिक और प्रभावी बना रहे। इसके अलावा, SIX प्रारूप के साथ काम करने के लिए ओपन-सोर्स लाइब्रेरी और टूल की उपलब्धता प्रवेश के लिए बाधा को कम करती है, जिससे यह व्यापक दर्शकों के लिए सुलभ हो जाता है।
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हम जेपीईजी, पीएनजी, जीआईएफ, वेबपी, एसवीजी, बीएमपी, টিআইএফএফ, और अधिक सहित सभी छवि प्रारूपों के बीच रूपांतरण का समर्थन करते हैं।
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