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।
CUR इमेज फॉर्मेट, जो आमतौर पर Microsoft Windows ऑपरेटिंग सिस्टम से जुड़ा होता है, विशेष रूप से माउस कर्सर के उपयोग के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह ICO फाइल फॉर्मेट का एक रूपांतर है, जिसका उपयोग मुख्य रूप से आइकन के लिए किया जाता है। CUR और ICO फॉर्मेट के बीच मुख्य अंतर CUR फॉर्मेट में हॉटस्पॉट की उपस्थिति है। हॉटस्पॉट एक निर्दिष्ट बिंदु है, जो निर्देशांकों द्वारा परिभाषित किया जाता है, जो कर्सर की क्लिक क्रिया के सटीक स्थान को निर्धारित करता है। ग्राफिकल यूजर इंटरफेस (GUI) के साथ सटीक इंटरैक्शन सुनिश्चित करने के लिए यह अनूठी विशेषता महत्वपूर्ण है।
आंतरिक रूप से, CUR फाइल फॉर्मेट को ICO फॉर्मेट के समान ही संरचित किया गया है, जिसमें एक आइकन निर्देशिका, फाइल में प्रत्येक इमेज के लिए एक निर्देशिका प्रविष्टि और स्वयं इमेज बिटमैप डेटा होता है। आइकन निर्देशिका CUR फाइल में इमेज की संख्या निर्दिष्ट करती है, जबकि प्रत्येक निर्देशिका प्रविष्टि में इमेज के आयाम, रंग की गहराई और फाइल के भीतर बिटमैप के ऑफसेट जैसी जानकारी शामिल होती है। यह फॉर्मेट CUR फाइलों को कई इमेज शामिल करने की अनुमति देता है, जिससे एनिमेटेड कर्सर या विभिन्न रिज़ॉल्यूशन वाले कर्सर को लागू करना संभव हो जाता है।
CUR फाइलों के महत्वपूर्ण पहलुओं में से एक विभिन्न पिक्सेल फॉर्मेट और रंग की गहराई के लिए उनका समर्थन है। यह लचीलापन डेवलपर्स को ऐसे कर्सर बनाने की अनुमति देता है जो प्रदर्शन का त्याग किए बिना, दृष्टि से जटिल और सौंदर्यपूर्ण रूप से मनभावन हों। CUR फॉर्म ेट मोनोक्रोम (1-बिट) से लेकर 32-बिट ट्रू कलर तक अल्फा चैनल के साथ रंग की गहराई का समर्थन कर सकता है। अल्फा चैनल विशेष रूप से महत्वपूर्ण है क्योंकि यह अर्ध-पारदर्शी कर्सर के रेंडरिंग को सक्षम करता है, जिससे चिकने किनारे और छाया की अनुमति मिलती है, इस प्रकार यूजर इंटरफेस के समग्र रूप और अनुभव को बढ़ाता है।
पहले उल्लिखित हॉटस्पॉट को DIB (डिवाइस इंडिपेंडेंट बिटमैप) हेडर में परिभाषित किया गया है जो CUR फाइल में वास्तविक बिटमैप डेटा से पहले होता है। हॉटस्पॉट के निर्देशांक आमतौर पर कर्सर इमेज के ऊपरी बाएँ कोने से पिक्सेल में निर्दिष्ट किए जाते हैं। यह सटीक परिभाषा ऑपरेटिंग सिस्टम को यह व्याख्या करने में सक्षम बनाती है कि कर्सर का 'सक्रिय' भाग कहाँ है, यह सुनिश्चित करते हुए कि उपयोगकर्ता के क्लिक करने पर सही क्षेत्र प्रतिक्रिया करता है। यह एक छोटा लेकिन महत्वपूर्ण विवरण है जो कर्सर कार ्यक्षमता में सटीकता और पूर्वानुमेयता प्रदान करके उपयोगकर्ता अनुभव को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करता है।
CUR फाइलों को बनाने और संपादित करने के लिए विशेष सॉफ़्टवेयर की आवश्यकता होती है जो हॉटस्पॉट निर्देशांक की सेटिंग और विभिन्न रंग की गहराई के प्रबंधन सहित फॉर्मेट के अनूठे पहलुओं को संभालने में सक्षम हो। जबकि कर्सर बनाने के लिए कई व्यावसायिक और मुफ्त एप्लिकेशन उपलब्ध हैं, CUR फॉर्मेट की तकनीकी विशिष्टताओं को समझना उन पेशेवरों के लिए आवश्यक है जो Windows एप्लिकेशन या वेबसाइटों के लिए कस्टम कर्सर विकसित करने का लक्ष्य रखते हैं। यह ज्ञान उन्हें फॉर्मेट की क्षमताओं का पूरी तरह से उपयोग करने में सक्षम बनाता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि उनके कर्सर कार्यात्मक और दृष्टि से आकर्षक दोनों हैं।
CUR फॉर्मेट की एक और उल्लेखनीय विशेषता इसकी पिछड़ी संगतता और Windows ऑपरेटिंग सिस्टम के भीतर एकीकरण है। पहले Windows संस्करणों की शुरूआत के बाद से, CUR फॉर्मेट कर्सर के लिए मानक रहा है। इस तरह का एकीकरण सुनिश्चित करता है कि CUR फाइलें मूल रूप से समर्थित हैं, कर्सर को सही ढंग से प्रस्तुत करने के लिए अतिरिक्त सॉफ़्टवेयर या ड्राइवरों की आवश्यकता नहीं है। यह सहज एकीकरण फॉर्मेट के मजबूत डिजाइन और Windows के भीतर एक सुसंगत और उपयोगकर्ता के अनुकूल इंटरफेस बनाए रखने में इसके महत्व का प्रमाण है।
CUR फॉर्मेट कई रिज़ॉल्यूशन के लिए अपने समर्थन के माध्यम से कर्सर डिज़ाइन के अनुकूलन को भी प्रोत्साहित करता है। चूंकि CUR फाइलों में विभिन्न आकारों की इमेज हो सकती हैं, सॉफ़्टवेयर डेवलपर ऐसे कर्सर डिज़ाइन कर सकते हैं जो विभिन्न डिस्प्ले रिज़ॉल्यूशन और आकारों पर तेज और स्पष्ट दिखाई देते हैं। यह सुविधा आधुनिक कंप्यूटिंग वातावरण में तेजी से महत्वपूर्ण होती जा रही है, जहां पारंपरिक मॉनिटर से लेकर हाई-रि ज़ॉल्यूशन लैपटॉप और टैबलेट तक डिस्प्ले तकनीकों और रिज़ॉल्यूशन की एक विस्तृत श्रृंखला है। एक ही CUR फाइल में कई कर्सर आकार शामिल करके, डेवलपर यह सुनिश्चित करके उपयोगकर्ता के अनुभव को बढ़ा सकते हैं कि कर्सर सभी उपकरणों पर दृष्टि से आकर्षक और कार्यात्मक बने रहें।
अपने फायदों के बावजूद, CUR फॉर्मेट की सीमाएँ भी हैं। सबसे महत्वपूर्ण सीमा Windows ऑपरेटिंग सिस्टम के भीतर कर्सर के लिए इसका विशिष्ट उपयोग मामला है। इस विशेषज्ञता का मतलब है कि CUR फाइलें PNG या JPEG जैसे अन्य इमेज फॉर्मेट की तरह बहुमुखी नहीं हैं, जो उद्देश्यों की एक विस्तृत श्रृंखला की सेवा कर सकते हैं। इसके अतिरिक्त, CUR फाइलों को बनाने और संपादित करने के लिए विशिष्ट सॉफ़्टवेयर पर निर्भरता कुछ उपयोगकर्ताओं के लिए एक बाधा हो सकती है। हालाँकि, Windows वातावरण के भीतर अपने इच्छित उद्देश्य के लिए, CUR फॉर्मेट कार्यक्षमता और एकीकरण में बेजोड ़ है।
कर्सर उपयोग और डिज़ाइन में तकनीकी प्रगति ने CUR फाइलों के लिए मानकों और सर्वोत्तम प्रथाओं के विकास को जन्म दिया है। उदाहरण के लिए, कर्सर सौंदर्यशास्त्र जैसे रूपरेखा, भरण और छाया पर सावधानीपूर्वक ध्यान देने से उपयोगकर्ता की इंटरैक्शन के सक्रिय बिंदु को जल्दी और सटीक रूप से पहचानने की क्षमता को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित कर सकता है। इसके अतिरिक्त, कर्सर डिज़ाइन करते समय विभिन्न पृष्ठभूमि रंगों और बनावटों में उपयोगकर्ता के अनुभव पर विचार करना महत्वपूर्ण है। इसमें यह सुनिश्चित करना शामिल है कि कर्सर विभिन्न पृष्ठभूमियों के विरुद्ध अलग और दृश्यमान बना रहे, संभावित रूप से एक ही कर्सर के लिए विभिन्न रंग योजनाओं या डिज़ाइन का उपयोग करने की आवश्यकता होती है।
सॉफ़्टवेयर विकास और यूजर इंटरफेस डिज़ाइन के क्षेत्र में, CUR फॉर्मेट एक विशेष उपकरण का प्रतिनिधित्व करता है, जो कि आला होने के बावजूद, ग्राफिकल इंटरफेस के साथ उपयोगकर्ता के इंटरैक्शन में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। हॉटस्पॉट को परिभाषित करने और विभिन्न रंग की गहराई और रिज़ॉल्यूशन का समर्थन करने की इसकी क्षमता इसे सहज और दृष्टि से आकर्षक कर्सर बनाने वाले डेवलपर्स के लिए एक शक्तिशाली विकल्प बनाती है। अच्छे डिज़ाइन प्रथाओं के साथ संयुक्त होने पर, CUR फाइलें सॉफ़्टवेयर एप्लिकेशन और वेबसाइटों की उपयोगिता और सौंदर्य अपील को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ा सकती हैं।
जैसे-जैसे तकनीक विकसित होती
यह कनवर्टर 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।
आपकी फाइलें कभी भी हमारे सर्वर पर अपलोड नहीं की जाती हैं। वे आपके ब्राउज़र में परिवर्तित हो जाती हैं, और फिर परिवर्तित फ़ाइल डाउनलोड हो जाती है। हम आपकी फाइलें कभी नहीं देखते हैं।
हम जेपीईजी, पीएनजी, जीआईएफ, वेबपी, एसवीजी, बीएमपी, টিআইএফএফ, और अधिक सहित सभी छवि प्रारूपों के बीच रूपांतरण का समर्थन करते हैं।
यह कनवर्टर पूरी तरह से मुफ्त है, और हमेशा मुफ्त रहेगा। क्योंकि यह आपके ब्राउज़र में चलता है, हमें सर्वर के लिए भुगतान करने की आवश्यकता नहीं है, इसलिए हमें आपसे शुल्क लेने की आवश्यकता नहीं है।
हाँ! आप एक साथ जितनी चाहें उतनी फाइलें परिवर्तित कर सकते हैं। बस उन्हें जोड़ते समय कई फाइलों का चयन करें।