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 पिक्चर एक्सचेंज (DPX) फॉर्मेट एक इमेज फाइल फॉर्मेट है जो विशेष रूप से फिल्म और टेलीविजन इंडस्ट्री में अलग-अलग उपकरणों और एप्लीकेशन के बीच स्टिल फ्रेम और सीक्वेंस के ट्रांसफर के लिए डिजाइन किया गया है। कोडक के सिनेऑन (.cin) फाइल फॉर्मेट से उत्पन्न, DPX फॉर्मेट को फिल्म इमेज और उनके मेटाडेटा के एक्सचेंज को डिजिटल इंटरमीडिएट (DI) सिस्टम, विजुअल इफेक्ट (VFX) एप्लीकेशन और कलर ग्रेडिंग टूल के बीच स्टैंडर्डाइज करने के लिए विकसित किया गया था। सोसाइटी ऑफ मोशन पिक्चर एंड टेलीविजन इंजीनियर्स (SMPTE) ने SMPTE 268M के तहत DPX फॉर्मेट को स्टैंडर्ड ाइज किया, जिससे इंडस्ट्री में व्यापक संगतता और व्यापक स्वीकृति सुनिश्चित हुई।
DPX फाइलें बड़ी, अनकंप्रैस्ड बिटमैप्ड इमेज हैं जो इमेज डेटा को सीधे तरीके से स्टोर करती हैं, जिससे पेशेवर फिल्म और टेलीविजन प्रोडक्शन के लिए आवश्यक उच्च-गुणवत्ता, उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाली तस्वीरें मिलती हैं। वे विभिन्न रिज़ॉल्यूशन, आस्पेक्ट रेश्यो और कलर डेप्थ पर इमेज डेटा को स्टोर करने में सक्षम हैं, जो उन्हें अविश्वसनीय रूप से बहुमुखी बनाता है। आमतौर पर, DPX फाइलें पेशेवर वीडियो और फिल्म वर्कफ़्लो में आवश्यक उच्च डायनेमिक रेंज को समायोजित करने के लिए 10-बिट लॉग या 16-बिट लीनियर कलर डेप्थ का उपयोग करती हैं। यह क्षमता सुनिश्चित करती है कि DPX फाइलें बिना डेटा हानि के सबसे गहरे शैडो से लेकर सबसे चमकीले हाइलाइट तक एक विस्तृत ल्यूमिनेंस रेंज का प्रतिनिधित्व कर सकती हैं।
DPX फॉर्मेट की प्रमुख विशेषताओं में से एक व्यापक मेटाडेटा के लिए इसका समर्थन है। इस मेटाडेटा में फिल्म या वीडियो स्रोत के बारे में जानकारी शामिल हो सकती है, जैसे कि फिल्म का प्रकार, प्रोडक्शन विवरण, कैमरा विशिष्टताएं और फ्रेम का टाइम कोड। इसके अतिरिक्त, यह कलर प्राइमरी, ट्रांसफर विशेषताओं और कलोरिमेट्रिक डेटा सहित कलर मैनेजमेंट जानकारी ले जा सकता है। मेटाडेटा की यह संपत्ति यह सुनिश्चित करने के लिए महत्वपूर्ण है कि इमेज को विभिन्न उपकरणों और एप्लीकेशन पर सटीक रूप से प्रोसेस और पुन: प्रस्तुत किया जाता है, पोस्ट-प्रोडक्शन प्रक्रिया में कलर ग्रेडिंग और इफेक्ट एप्लीकेशन में स्थिरता बनाए रखता है।
DPX फाइल हेडर मेटाडेटा को स्टोर करने और एप्लीकेशन को इमेज डेटा की सही तरीके से व्याख्या करने के तरीके पर मार्गदर्शन करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। हेडर को फाइल जानकारी, इमेज जानकारी, ओरिएंटेशन जानकारी, फिल्म जा नकारी और टेलीविजन जानकारी सहित अनुभागों में विभाजित किया गया है, जिनमें से प्रत्येक में विशिष्ट मेटाडेटा प्रकार होते हैं। उदाहरण के लिए, फाइल जानकारी अनुभाग में DPX फॉर्मेट का वर्जन नंबर और फाइल का आकार जैसे सामान्य डेटा होते हैं, जबकि इमेज जानकारी अनुभाग इमेज के रिज़ॉल्यूशन, आस्पेक्ट रेश्यो और कलर जानकारी का विवरण देता है।
तकनीकी विशिष्टताओं के संदर्भ में, DPX फाइलों को बड़े-एंडियन या छोटे-एंडियन बाइट ऑर्डर में सहेजा जा सकता है, जिससे वे विभिन्न कंप्यूटिंग वातावरण के अनुकूल हो जाते हैं। DPX फॉर्मेट की एक विशिष्ट विशेषता एक ही फाइल के भीतर कई इमेज को स्टोर करने की क्षमता है, जो स्टीरियोस्कोपिक (3D) कंटेंट या एनीमेशन और इफेक्ट वर्क के लिए इमेज के सीक्वेंस के प्रतिनिधित्व को आसान बनाती है। यह विशेषता जटिल प्रोडक्शन वर्कफ़्लो में लचीलेपन के लिए फॉर्मेट के डिज़ाइन को रेखांकित करती है, जिससे कंटेंट का सहज एकीकरण और आदान-प्रदान होता है।
DPX फॉर्मेट RGB, CIE XYZ और YCbCr सहित विभिन्न कलर मॉडल का समर्थन करता है, जिससे इनपुट और आउटपुट डिवाइस की एक विस्तृत श्रृंखला के साथ संगतता की अनुमति मिलती है। RGB इमेज के लिए, प्रत्येक चैनल (लाल, हरा और नीला) को आमतौर पर अलग से स्टोर किया जाता है, और विजुअल इफेक्ट में कंपोजिटिंग के लिए महत्वपूर्ण पारदर्शिता जानकारी के लिए एक अतिरिक्त अल्फा चैनल के लिए समर्थन है। कलर प्रतिनिधित्व में यह लचीलापन सुनिश्चित करता है कि DPX फाइलों का उपयोग लगभग किसी भी डिजिटल इमेजिंग प्रक्रिया में किया जा सकता है, प्रारंभिक कैप्चर से लेकर अंतिम डिलीवरी तक।
कंप्रेशन DPX फॉर्मेट की एक मुख्य विशेषता नहीं है, क्योंकि इसका उद्देश्य पेशेवर उपयोग के लिए अत्यधिक इमेज निष्ठा और विवरण को संरक्षित करना है। हालाँकि, परिणामी बड़े फ़ाइल आकारों को प्रबंधित करने के लिए, विशेष रूप से उच्च-रिज़ॉल्यूशन या बहु-इमेज फ़ाइलों से निपटने के दौरान, DPX का उपयोग करने वाले एप्लीकेशन अक्सर अपने स्वयं के फ़ाइल हैंडलिंग और स्टोरेज समाधान लागू करते हैं। इन समाधानों में DPX फ़ाइलों से जुड़े पर्याप्त डेटा वॉल्यूम को कुशलतापूर्वक संभालने के लिए उच्च-क्षमता, उच्च-गति वाले स्टोरेज सिस्टम और कुशल फ़ाइल ट्रांसफर प्रोटोकॉल शामिल हो सकते हैं।
DPX फाइलें आमतौर पर एक लीनियर कलर स्पेस में उपयोग की जाती हैं, जिसका अर्थ है कि संग्रहीत मान लीनियर लाइट स्तर का प्रतिनिधित्व करते हैं। लीनियर कलर स्पेस में काम करने से प्रकाश और रंग की अधिक सटीक गणना और हेरफेर की अनुमति मिलती है, जो फोटोरियलिस्टिक प्रभाव और उच्च-गुणवत्ता वाले इमेज कंपोजिट प्राप्त करने के लिए आवश्यक हैं। फिर भी, लॉग कलर स्पेस के लिए समर्थन वर्कफ़्लो को भी पूरा करता है जो फिल्म जैसी प्रतिक्रिया वक्रों पर निर्भर करते हैं, विभिन्न प्रकार की स्रोत सामग्री और सौंदर्य विकल्पों को संभालने में बहुमुखी प्रतिभा प्रदान करते हैं।
संस्करण नियंत्रण और संशोधन हैंडलिंग सहयोगी वातावरण में महत्वपूर्ण हैं, और जबकि DPX फॉर्मेट स्वयं फ़ाइल संरचना के भीतर संस्करण का सीधे समर्थन नहीं करता है, हेडर में मेटाडेटा फ़ील्ड का उपयोग संस्करण जानकारी, दृश्य संख्या और संख्या लेने के लिए किया जा सकता है। यह दृष्टिकोण टीमों को प्रोडक्शन पाइपलाइन में किसी इमेज या सीक्वेंस के विशिष्ट संस्करणों को व्यवस्थित करने, प्रबंधित करने और पुनः प्राप्त करने की अनुमति देता है, जिससे दक्षता को बढ़ावा मिलता है और त्रुटियों या ओवरराइट की संभावना कम होती है।
अपनी तकनीकी विशिष्टताओं से परे, DPX फॉर्मेट का महत्व पारंपरिक फिल्म निर्माण और डिजिटल पोस्ट-प्रोडक्शन प्रक्रिया के बीच की खाई को पाटने में इसकी भूमिका में निहित है। इमेज एक ्सचेंज के लिए एक विश्वसनीय, मानकीकृत फॉर्मेट प्रदान करके, DPX फिल्म निर्माण प्रक्रिया के भीतर एनालॉग और डिजिटल तत्वों के सहज एकीकरण को सुविधाजनक बनाता है। डिजिटल पोस्ट-प्रोडक्शन तकनीकों के रचनात्मक और तकनी
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