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।
CLIP (कोडेड लेयर इमेज प्रोसेसिंग) इमेज फॉर्मेट डिजिटल इमेजिंग के क्षेत्र में एक अपेक्षाकृत नया दृष्टिकोण है, जिसे इमेज कोडिंग में उच्च दक्षता और इमेज में बदलाव और संपादन में बेहतर लचीलापन प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह इमेज फॉर्मेट उन्नत संपीड़न तकनीकों और एक अद्वितीय लेयर-आधारित संरचना का उपयोग करता है ताकि इमेज की गुणवत्ता को बनाए रखते हुए फ़ाइल के आकार को काफी कम किया जा सके। CLIP का आगमन अधिक परिष्कृत इमेज फॉर्मेट की बढ़ती मांग के जवाब के रूप में हुआ है जो आधुनिक डिजिटल ग्राफिक्स की जटिलताओं का समर्थन क र सकते हैं, जिसमें आमतौर पर दोहराए गए संपीड़न और डीकंप्रेसन चक्रों से जुड़े गुणवत्ता के नुकसान के बिना व्यापक संपादन क्षमताएँ शामिल हैं।
CLIP इमेज फॉर्मेट के पीछे का मूलभूत सिद्धांत एक स्तरित संरचना के इसके अभिनव उपयोग में निहित है। JPEG या PNG जैसे पारंपरिक इमेज फॉर्मेट के विपरीत, जो एक इमेज को पिक्सेल की एक सपाट सरणी के रूप में मानते हैं, CLIP इमेज को कई लेयर में व्यवस्थित करता है। प्रत्येक लेयर इमेज के विभिन्न तत्वों का प्रतिनिधित्व कर सकता है, जैसे कि पृष्ठभूमि, ऑब्जेक्ट, टेक्स्ट और प्रभाव। यह स्तरित दृष्टिकोण न केवल इमेज के बाकी हिस्सों को प्रभावित किए बिना जटिल संपादन की सुविधा प्रदान करता है, बल्कि अधिक कुशल संपीड़न की भी अनुमति देता है, क्योंकि प्रत्येक लेयर को उसकी सामग्री जटिलता के अनुसार स्वतंत्र रूप से संपीड़ित किया जा सकता है।
संपीड़न CLIP फॉर्मेट की दक्षता के केंद्र मे ं है। CLIP एक हाइब्रिड संपीड़न योजना को नियोजित करता है जो बुद्धिमानी से लॉसी और लॉसलेस दोनों संपीड़न तकनीकों को जोड़ती है। लॉसी और लॉसलेस संपीड़न के बीच का चुनाव लेयर-दर-लेयर आधार पर किया जाता है, जो प्रत्येक लेयर के भीतर सामग्री की प्रकृति पर निर्भर करता है। उदाहरण के लिए, विस्तृत कलाकृति वाली एक लेयर गुणवत्ता बनाए रखने के लिए लॉसलेस संपीड़न का उपयोग कर सकती है, जबकि एक समान रंग वाली लेयर उच्च संपीड़न दर प्राप्त करने के लिए लॉसी संपीड़न के लिए अधिक उपयुक्त हो सकती है। यह चयनात्मक दृष्टिकोण CLIP फ़ाइलों को फ़ाइल के आकार को काफी कम करके उच्च-गुणवत्ता वाली इमेजरी बनाए रखने की अनुमति देता है।
अपनी स्तरित संरचना और हाइब्रिड संपीड़न एल्गोरिथम के अलावा, CLIP इमेज फॉर्मेट में इमेज निष्ठा और संपादन क्षमताओं को बढ़ाने के लिए डिज़ाइन की गई उन्नत विशेषताएं शामिल हैं। ऐसी ही एक विशेषता हाई ड ायनेमिक रेंज (HDR) इमेजिंग के लिए समर्थन है, जो CLIP इमेज को मानक डायनेमिक रेंज (SDR) इमेज के साथ संभव की तुलना में चमक और रंग की एक विस्तृत श्रृंखला प्रदर्शित करने की अनुमति देता है। HDR समर्थन सुनिश्चित करता है कि CLIP इमेज अधिक यथार्थवादी और जीवंत दृश्यों का प्रतिनिधित्व कर सकते हैं, जिससे यह फॉर्मेट विशेष रूप से पेशेवर फोटोग्राफी, डिजिटल कला और उच्च-गुणवत्ता वाले दृश्य प्रतिनिधित्व की आवश्यकता वाले किसी भी एप्लिकेशन के लिए उपयुक्त है।
CLIP इमेज फॉर्मेट की एक और उल्लेखनीय विशेषता गैर-विनाशकारी संपादन के लिए इसका समर्थन है। इसकी स्तरित संरचना के लिए धन्यवाद, CLIP इमेज में किए गए संपादन को अलग-अलग लेयर के रूप में या मौजूदा लेयर में समायोजन के रूप में सहेजा जा सकता है। इसका मतलब यह है कि मूल इमेज डेटा अछूता रह सकता है, जिससे उपयोगकर्ता अंतर्निहित गुणवत्ता से समझौता किए बिना परिवर्तनों को वाप स कर सकते हैं या विभिन्न संपादन लागू कर सकते हैं। ग्राफिक डिज़ाइन, फोटोग्राफी और डिजिटल कला में पेशेवरों के लिए गैर-विनाशकारी संपादन एक महत्वपूर्ण विशेषता है, जहाँ बिना गिरावट के विभिन्न संपादनों के साथ प्रयोग करने की क्षमता आवश्यक है।
CLIP फॉर्मेट को संगतता और अंतर-संचालन को ध्यान में रखकर भी डिज़ाइन किया गया है। यह प्रमुख ग्राफिक्स सॉफ़्टवेयर और संपादन टूल के साथ सहज एकीकरण का समर्थन करता है, जिससे उपयोगकर्ताओं के लिए अपने मौजूदा वर्कफ़्लो में फॉर्मेट को अपनाना आसान हो जाता है। इसके अतिरिक्त, फॉर्मेट में मेटाडेटा समर्थन शामिल है, जो कॉपीराइट विवरण, कैमरा सेटिंग्स और संपादन इतिहास जैसी इमेज के बारे में जानकारी संग्रहीत कर सकता है। यह मेटाडेटा लेयर पेशेवर उपयोग के लिए CLIP इमेज की उपयोगिता को बढ़ाता है, संपत्ति प्रबंधन और परियोजना समन्वय में सहायता करता है।
अपने कई लाभों के बावजूद, CLIP इमेज फॉर्मेट को अपनाने में चुनौतियों का सामना करना पड़ता है। प्राथमिक बाधा सॉफ़्टवेयर अनुप्रयोगों और प्लेटफ़ॉर्म पर व्यापक समर्थन की आवश्यकता है। CLIP के लिए व्यापक रूप से स्वीकृत मानक बनने के लिए, इमेज संपादन सॉफ़्टवेयर, वेब ब्राउज़र और ग्राफिक डिज़ाइन टूल के डेवलपर्स को फॉर्मेट के लिए समर्थन लागू करना होगा। इसके लिए समय और संसाधनों की आवश्यकता होती है, जो एक बाधा हो सकती है, विशेष रूप से विशाल उपयोगकर्ता आधार वाले अच्छी तरह से स्थापित सॉफ़्टवेयर के लिए। इसके अलावा, उपयोगकर्ता आदत की जड़ता और नए वर्कफ़्लो सीखने या नए टूल अपनाने की संभावित आवश्यकता के कारण शुरू में एक नए फॉर्मेट में संक्रमण का विरोध कर सकते हैं।
एक और चुनौती संपीड़न दक्षता और इमेज गुणवत्ता के बीच संतुलन को अनुकूलित करना है। जबकि CLIP की हाइब्रिड संपीड़न तकनीक महान वादा करती है, एक इमेज के भीतर विभिन्न प्रकार की सामग्री के लिए इष्टतम संतुलन प्राप्त करना जटिल हो सकता है। प्रत्येक लेयर की सामग्री का विश्लेषण करने और सबसे उपयुक्त संपीड़न विधि तय करने के लिए परिष्कृत एल्गोरिदम की आवश्यकता होती है। इसके अतिरिक्त, संपीड़न की प्रभावशीलता इमेज सामग्री की विशिष्ट प्रकृति के आधार पर भिन्न हो सकती है, जैसे कि बनावट, रंग और पैटर्न, जो फॉर्मेट के आगे शोधन के लिए एक निरंतर चुनौती पेश करते हैं।
इन चुनौतियों के बावजूद, CLIP इमेज फॉर्मेट का भविष्य आशाजनक दिखता है। इसके लाभों के बारे में जागरूकता बढ़ने और जैसे-जैसे अधिक सॉफ़्टवेयर विक्रेता CLIP के लिए समर्थन शामिल करते हैं, हम व्यापक अपनाने की उम्मीद कर सकते हैं। फ़ाइल के आकार को प्रबंधनीय रखते हुए उच्च-गुणवत्ता, लचीले संपादन विकल्प प्रदान करने की फॉर्मेट की क्षमता आज डिजिटल इमेजिंग में प्रमुख आवश्यकताओं को संबोधित करती है। इसके अलावा, जैसे-जैसे डिजिटल कैमरे और डिस्प्ले आगे बढ़ते रहते हैं, उच्च रिज़ॉल्यूशन और व्यापक रंग सरगम की पेशकश करते हुए, इमेज फॉर्मेट की मांग जो गुणवत्ता या संपादन कार्यक्षमता से समझौता किए बिना इन प्रगति को कुशलतापूर्वक संभाल सकते हैं, केवल बढ़ेगी।
निष्कर्ष
यह कनवर् टर पूरी तरह से आपके ब्राउज़र में चलता है। जब आप किसी फ़ाइल का चयन करते हैं, तो उसे मेमोरी में पढ़ा जाता है और चयनित प्रारूप में परिवर्तित किया जाता है। फिर आप परिवर्तित फ़ाइल डाउनलोड कर सकते हैं।
रूपांतरण तुरंत शुरू हो जाते हैं, और अधिकांश फ़ाइलें एक सेकंड के भीतर परिवर्तित हो जाती हैं। बड़ी फ़ाइलों में अधिक समय लग सकता है।
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