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।
विस्तारित पोस्टस्क्रिप्ट इमेज (EPI) फॉर्मेट एक विशेष फाइल फॉर्मेट है जिसे उन वातावरणों में इमेज को दर्शाने के लिए डिज़ाइन किया गया है जहां पोस्टस्क्रिप्ट प्रिंटिंग और डिस्प्ले प्रचलित हैं। यह फॉर्मेट अधिक सामान्य रूप से ज्ञात EPS (एन्कैप्सुलेटेड पोस्टस्क्रिप्ट) फॉर्मेट का एक व्युत्पन्न है, फिर भी इसमें रंग प्रबंधन, संपीड़न और समग्र लचीलेपन को बढ़ाने के उद्देश्य से अतिरिक्त विशेषताएं शामिल हैं। EPI फॉर्मेट का उपयोग विशेष रूप से उन उद्योगों में महत्वपूर्ण है जहां उच्च-गुणवत्ता वाली प्रिंटिंग और सटीक रंग प्रजनन आवश्यक हैं, जैसे कि ग्राफिक डिजाइन, प्रकाशन और डिजिटल कला।
एक EPI फाइल में अनिवार्य रूप से पोस्टस्क्रिप्ट भाषा में एक इमेज या एक ड्राइंग का विवरण होता है, जो प्रिंटिंग के लिए अनुकूलित एक प्रोग्रामिंग भाषा है। पोस्टस्क्रिप्ट एक गतिशील रूप से टाइप की गई, संयोजक प्रोग्रामिंग भाषा है और इसे 1982 में Adobe Systems द्वारा बनाया गया था। यह अद्वितीय है क्योंकि यह एक ही फाइल में टेक्स्ट और ग्राफिक जानकारी दोनों का उच्च परिशुद्धता के साथ वर्णन कर सकता है। EPI के संदर्भ में, इस क्षमता का उपयोग जटिल ग्राफिक डिजाइन, जिसमें तीक्ष्ण टेक्स्ट और विस्तृत चित्र शामिल हैं, को एक ऐसे फॉर्मेट में एन्कैप्सुलेट करने के लिए किया जाता है जिसे पोस्टस्क्रिप्ट-संगत प्रिंटर पर मज़बूती से प्रिंट किया जा सकता है।
EPI फॉर्मेट को उसके पूर्ववर्तियों से अलग करने वाली प्राथमिक विशेषताओं में से एक रंग प्रबंधन के लिए इसका बेहतर समर्थन है। रंग प्रबंधन डिजिटल इमेज प्रोसेसिंग का एक महत्वपूर्ण पहलू है, क्योंकि यह सुनिश्चित करता है कि रंगों को विभिन्न उपकरणों पर लगातार रूप से दर्शाया जाता है। EPI फाइलें इंटरनेशनल कलर कंसोर्टियम (ICC) मानकों पर आधारित रंग प्रोफाइल को शामिल करती हैं, जो परिभाषित करते हैं कि विभिन्न उपकरणों पर रंगों को कैसे पुन: प्रस्तुत किया जाना चाहिए। इसका मतलब यह है कि EPI फॉर्मेट में सहेजी गई एक इमेज अपनी इच्छित रंग सटीकता को बनाए रख सकती है चाहे वह कंप्यूटर मॉनिटर पर देखी गई हो, कागज पर प्रिंट की गई हो या किसी अन्य माध्यम में पुन: प्रस्तुत की गई हो।
संपीडन एक और क्षेत्र है जहां EPI फॉर्मेट उत्कृष्ट है। उच्च-गुणवत्ता वाली इमेज अक्सर आकार में बड़ी होती हैं, जो फाइलों को स्थानांतरित करते समय या संग्रहण स्थान को बचाते समय एक सीमा हो सकती है। EPI लॉसी और लॉसलेस दोनों विधियों सहित कई संपीड़न एल्गोरिदम का समर्थन करता है। लॉसी संपीड़न, जैसे JPEG, इमेज की गुणवत्ता को थोड़ा कम करके फाइल के आकार को कम करता है, जो कुछ अनुप्रयोगों के लिए स्वीकार्य हो सकता है। लॉसलेस संपीड़न, जैसे TIFF फाइलों में उपयोग किया जाने वाला ZIP या LZW, मूल इमेज की गुणवत्ता को बनाए रखता है लेकिन फाइल के आकार को उतना कम नहीं कर सकता है। संपीड़न का विकल्प उपयोगकर्ता की विशिष्ट आवश्यकताओं के आधार पर अनुकूलित किया जा सकता है, इमेज की गुणवत्ता और फाइल के आकार के बीच संतुलन बनाते हुए।
इसके अतिरिक्त, EPI फॉर्मेट को स्केलेबिलिटी और रिज़ॉल्यूशन स्वतंत्रता को बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इस फॉर्मेट में संग्रहीत इमेज को बिना विस्तार के नुकसान के ऊपर या नीचे स्केल किया जा सकता है, जो विशेष रूप से प्रिंटिंग अनुप्रयोगों के लिए उपयोगी है जहां विभिन्न आकारों की आवश्यकता हो सकती है। यह फोटोग्राफिक सामग्री के लिए बिटमैप इमेज के साथ-साथ चित्र और टेक्स्ट के लिए वेक्टर ग्राफिक्स के उपयोग के माध्यम से प्राप्त किया जाता है। वेक्टर ग्राफिक्स आकार और रेखाएँ खींचने के लिए गणितीय समीकरणों पर आधारित होते हैं, जिससे उन्हें पिक्सेलेशन के बिना असीम रूप से आकार बदला जा सकता है। यह विशेषता EPI को लोगो, बैनर और अन्य मार्केटिंग सामग्री बनाने के लिए एक आदर्श विकल्प बनाती है जिसे विभिन्न आकारों में पुन: प्रस्तुत करने की आवश्यकता होती है।
EPI में उन्नत एम्बेडिंग क्षमताएं भी हैं जो इसे पोस्टस्क्रिप्ट भाषा का एक पूर्ण सबसेट शामिल करने की अनुमति देती हैं। यह एक EPI फाइल के भीतर फ़ंक्शन, वेरिएबल और नियंत्रण संरचनाओं को शामिल करने की अनुमति देता है, जो गतिशील और इंटरैक्टिव इमेज बनाने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण प्रदान करता है। उदाहरण के लिए, एक EPI फाइल में कोड शामिल हो सकता है जो आउटपुट डिवाइस के आधार पर एक इमेज के रंगों को समायोजित करता है, चाहे वह एक उच्च-रिज़ॉल्यूशन प्रिंटर हो या एक मानक कंप्यूटर मॉनिटर। यह लचीलापन क्रॉस-मीडिया प्रकाशन के लिए नई संभावनाएं खोलता है और यह सुनिश्चित करता है कि इमेज मैन्युअल समायोजन की आवश्यकता के बिना विभिन्न संदर्भों के अनुकूल हो सकती हैं।
EPI फॉर्मेट का मानकीकरण इसके अपनाने और अंतर-संचालन में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। अच्छी तरह से स्थापित पोस्टस्क्रिप्ट सम्मेलनों का पालन करके और ICC रंग प्रोफाइल और विभिन्न संपीड़न विधियों जैसी आधुनिक विशेषताओं को शामिल करके, EPI फाइलों को मौजूदा वर्कफ़्लो में मूल रूप से एकीकृत किया जा सकता है। इसके अतिरिक्त, विभिन्न ऑपरेटिंग सिस्टम और सॉफ़्टवेयर अनुप्रयोगों में पोस्टस्क्रिप्ट का व्यापक समर्थन यह सुनिश्चित करता है कि EPI फाइलें एक व्यापक दर्शकों द्वारा सुलभ और उपयोग करने योग्य हैं। यह संगतता सहयोग के लिए बाधाओं को दूर करती है और डिजाइनरों, प्रिंटर और प्रकाशकों के बीच उच्च-गुणवत्ता वाली इमेज के कुशल आदान-प्रदान की अनुमति देती है।
EPI फाइलों को बनाने और हेरफेर करने के लिए विशेष सॉफ़्टवेयर की आवश्यकता होती है जो पोस्टस्क्रिप्ट भाषा को समझता है और EPI फॉर्मेट के लिए विशिष्ट विशेषताओं का समर्थन करता है। Adobe Illustrator और Photoshop ऐसे सॉफ़्टवेयर के उदाहरण हैं, जो EPI फॉर्मेट में इमेज को डिज़ाइन करने और निर्यात करने के लिए व्यापक उपकरण प् रदान करते हैं। ये एप्लिकेशन न केवल ड्राइंग और संपादन क्षमताओं का एक समृद्ध सेट प्रदान करते हैं बल्कि रंग प्रबंधन के लिए भी सुविधाएँ शामिल करते हैं, जिससे डिज़ाइनर सटीक रंग विनिर्देशों के साथ काम कर सकते हैं और पूर्वावलोकन कर सकते हैं कि उनकी इमेज विभिन्न आउटपुट डिवाइस पर कैसी दिखेगी।
फाइल संरचना के संदर्भ में, एक EPI फाइल एक हेडर, एक बॉडी और एक ट्रेलर से बनी होती है। हेडर में फाइल के बारे में मेटाडेटा शामिल होता है, जैसे कि निर्माता, निर्माण तिथि और बाउंडिंग बॉक्स जो इमेज के भौतिक आयामों को परिभाषित करता है। बॉडी में इमेज का वर्णन करने वाला वास्तविक पोस्टस्क्रिप्ट कोड होता है, और इसमें एम्बेडेड ICC प्रोफाइल, फ़ॉन्ट परिभाषाएँ और इमेज को प्रस्तुत करने के लिए आवश्यक अन्य संसाधन शामिल हो सकते हैं। ट्रेलर फाइल के अंत को चिह्नित करता है और इसमें थंबनेल या पूर्वावलोकन इमेज जैसी अतिरि क्त जानकारी शामिल हो सकती है। यह संरचित दृष्टिकोण सुनिश्चित करता है कि
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