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।
EPS2 (एन्कैप्सुलेटेड पोस्टस्क्रिप्ट लेवल 2) इमेज फॉर्मेट मूल EPS (एन्कैप्सुलेटेड पोस्टस्क्रिप्ट) फॉर्मेट का एक एक्सटेंशन और रिफाइनमेंट है, जो पोस्टस्क्रिप्ट (PS) ग्राफिक्स और टेक्स्ट को एक ही फाइल में एन्कैप्सुलेट करने में अपनी कम्पैटिबिलिटी और एफिशिएंसी के लिए व्यापक रूप से जाना जाता था। पोस्टस्क्रिप्ट भाषा के एक व्युत्पन्न के रूप में, एक गतिशील रूप से टाइप की गई, कंकेटिनेटिव प्रोग्रामिंग भाषा, EPS2 फॉर्मेट को एक इमेज या ड्राइंग को इस तरह से वर्णित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है जो कंटेंट को पुन: प्रस्तुत करने वाले डिवाइस से स्वतंत्र है। यह बहुमुखी प्रतिभा EPS2 को ग्राफिक डिज़ाइनरों और प्रकाशकों के लिए विशेष रूप से मूल्यवान बनाती है जिन्हें ग्राफिक्स के लिए एक विश्वसनीय इंटरचेंज फॉर्मेट की आवश्यकता होती है।
अपने मूल में, एक EPS2 फाइल में इमेज का लो-रेजोल्यूशन प्रिव्यू होता है, साथ ही पोस्टस्क्रिप्ट कोड होता है जो इमेज के हाई-रेजोल्यूशन वर्जन का वर्णन करता है। यह दोहरी-सामग्री दृष्टिकोण उन अनुप्रयोगों को अनुमति देता है जो पोस्टस्क्रिप्ट कोड की व्याख्या नहीं कर सकते हैं, ग्राफिक्स का प्रिव्यू प्रदर्शित करने के लिए, विभिन्न प्लेटफॉर्म और सॉफ़्टवेयर में कुछ स्तर की कम्पैटिबिलिटी सुनिश्चित करते हैं। इसके अतिरिक्त, पोस्टस्क्रिप्ट कोड सेक्शन में फोंट, आकृतियों और रेस्टर ग्राफिक्स की परिभाषाएँ हो सकती हैं, जिससे EPS2 जटिल ग्राफिक डिज़ाइन के लिए एक व्यापक कंटेनर बन जाता है।
EPS2 की प्रमुख विशेषताओं में से एक, जो इसे अपने पूर्ववर्ती से अलग करती है, रंग प्रबंधन के लिए इसका उन्नत समर्थन है। इसमें CMYK, RGB और यहां तक कि स्पॉट रंगों में रंगों को निर्दिष्ट करने की क्षमता शामिल है, जो विभिन्न मुद्र ण प्रक्रियाओं की आवश्यकताओं को समायोजित करती है। पेशेवर प्रकाशन वातावरण में रंग सटीकता महत्वपूर्ण है, और EPS2 की क्षमताएँ सुनिश्चित करती हैं कि डिज़ाइन चरण में निर्दिष्ट रंग वही हैं जो प्रिंटर द्वारा आउटपुट किए जाते हैं या स्क्रीन पर प्रदर्शित होते हैं, जिससे असंगतियों का जोखिम कम होता है।
EPS2 ने दक्षता और कम्पैटिबिलिटी में भी सुधार पेश किए, जिसमें ग्रेडिएंट फिल और पैटर्न के लिए बेहतर समर्थन शामिल है, जिन्हें पहले के संस्करणों में प्रबंधित करना चुनौतीपूर्ण था। ये संवर्द्धन अधिक परिष्कृत ग्राफिक प्रभावों की अनुमति देते हैं, जैसे कि फ़ाइल आकार या जटिलता में महत्वपूर्ण वृद्धि के बिना सहज रंग संक्रमण और जटिल पैटर्न। यह दक्षता न केवल उपयोग में आसानी की सुविधा प्रदान करती है बल्कि EPS2 फ़ाइलों को संसाधित करने वाले उपकरणों पर कम्प्यूटेशनल लोड को भी कम करती है, जो विशेष रूप से उच्च- मात्रा वाले मुद्रण कार्यों के लिए महत्वपूर्ण है।
EPS2 फ़ाइलों में DSC (डॉक्यूमेंट स्ट्रक्चरिंग कन्वेंशन) टिप्पणियों को शामिल करना एक और उल्लेखनीय विशेषता है। DSC टिप्पणियाँ फ़ाइल के बारे में मेटाडेटा प्रदान करती हैं, जैसे कि निर्माता, निर्माण तिथि और प्रिव्यू इमेज बाउंड, अन्य। यह संरचित जानकारी दस्तावेज़ प्रबंधन प्रणालियों और वर्कफ़्लो के लिए आवश्यक है जो स्वचालन पर निर्भर करते हैं, क्योंकि यह पोस्टस्क्रिप्ट कोड को प्रस्तुत करने की आवश्यकता के बिना EPS2 फ़ाइलों के कुशल पार्सिंग, इंडेक्सिंग और हेरफेर की अनुमति देता है। इसके अतिरिक्त, DSC टिप्पणियाँ निर्देशित कर सकती हैं कि समग्र दस्तावेज़ों को कैसे इकट्ठा किया जाना चाहिए, जिससे EPS2 जटिल प्रकाशन कार्यों के लिए एक बहुमुखी प्रारूप बन जाता है।
इंटरऑपरेबिलिटी EPS2 फॉर्मेट की एक प्रमुख ताकत है। पोस्टस्क्रिप्ट में इसके आधार को देखते हुए, EPS2 फाइलें डिज़ाइन और प्रकाशन सॉफ़्टवेयर की एक विस्तृत श्रृंखला का उपयोग करके बनाई और हेरफेर की जा सकती हैं, विशेष ग्राफिक डिज़ाइन अनुप्रयोगों से लेकर ड्राइंग क्षमताओं वाले सामान्य-उद्देश्य वाले वर्ड प्रोसेसर तक। इस सार्वभौमिक समर्थन का मतलब है कि डिज़ाइनर एक विशिष्ट सॉफ़्टवेयर पारिस्थितिकी तंत्र में बंद नहीं हैं और विभिन्न टूल का उपयोग करने वाले सहयोगियों के साथ फ़ाइलों का आदान-प्रदान कर सकते हैं। इसके अलावा, गुणवत्ता या संपादन क्षमता खोए बिना अन्य दस्तावेज़ों, जैसे PDF या Office फ़ाइलों के भीतर EPS2 फ़ाइलों को एम्बेड करने की क्षमता, एकीकृत दस्तावेज़ वर्कफ़्लो में इसके मूल्य को बढ़ाती है।
अपनी मजबूत विशेषताओं के बावजूद, EPS2 कुछ सीमाएँ प्रस्तुत करता है। पोस्टस्क्रिप्ट की प्रकृति, एक प्रोग्रामिंग भाषा होने के नाते, इसका तात्पर्य है कि EPS2 फ़ाइलों को प्रस्तुत करना संसाधन-गहन हो सकता है, विशेष रूप से जटिल डिज़ाइनों के लिए। इस कम्प्यूटेशनल मांग के लिए एक शक्तिशाली प्रसंस्करण वातावरण की आवश्यकता होती है, विशेष रूप से वास्तविक समय प्रस्तुत करने वाले परिदृश्यों में। इसके अलावा, जबकि EPS2 फ़ाइलें तकनीकी रूप से संपादन योग्य हैं, कच्चे पोस्टस्क्रिप्ट कोड को समझने और हेरफेर करने की आवश्यकता के कारण यह अभ्यास सीधा नहीं है। नतीजतन, EPS2 फ़ाइल में संशोधन करने के लिए आमतौर पर मूल डिज़ाइन सॉफ़्टवेयर पर लौटने की आवश्यकता होती है।
EPS2 फ़ाइलें उच्च-रिज़ॉल्यूशन आउटपुट की आवश्यकता वाले परिदृश्यों में उत्कृष्ट प्रदर्शन करती हैं, जैसे कि पेशेवर प्रकाशन और उच्च-गुणवत्ता वाली छपाई। टाइपोग्राफी, वेक्टर आकृतियों और रेस्टर छवियों पर सटीक नियंत्रण यह सुनिश्चित करता है कि डिज़ाइन किसी भी पैमाने पर ईमानदारी से पुन: प्रस्तुत किए जाते हैं, ब्रांडिंग सामग्री, तकनीकी चित्र और विस्तृत मानचित्रों के लिए एक महत्वपूर्ण आवश्यकता। यह परिशुद्धता, प्रारूप की रंग प्रबंधन क्षमताओं के साथ मिलकर, EPS2 को उन परियोजनाओं के लिए एक आदर्श विकल्प बनाती है जहां दृश्य निष्ठा और स्थिरता सर्वोपरि है।
EPS2 फ़ाइलों के संदर्भ में सुरक्षा संबंधी विचार भी प्रासंगिक हैं। चूंकि इन फ़ाइलों के भीतर पोस्टस्क्रिप्ट कोड दुभाषियों द्वारा निष्पादित किया जा सकता है, यह दुर्भावनापूर्ण गतिविधियों के लिए एक संभावित वेक्टर खोलता है यदि फ़ाइल किसी हमलावर द्वारा तैयार की जाती है। इन जोखिमों को कम करने के लिए, यह जरूरी है कि EPS2 फ़ाइलों को संसाधित करने वाले अनुप्रयोग मजबूत सैनिटाइजेशन और सत्यापन रूटीन लागू करें, यह सुनिश्चित करते हुए कि केवल सुरक्षित, अच्छी तरह से गठित पोस्टस्क्रिप्ट कोड निष्पादित किया जाए। अपने अनुप्रयोगों में EPS2 फ़ाइलों के साथ काम करने वाले सॉफ़्टवेयर डेवलपर्स के लिए सुरक्षा सर्वोत्तम प्रथाओं के बारे में जागरूकता और पालन आवश्यक है।
EPS2 फॉर्मेट का भविष्य, जबकि स्थिर है, SVG (स्केलेबल वेक्टर ग्राफिक्स) और PDF (पोर्टेबल डॉक्यूमेंट फॉर्मेट) जैसे नए, अधिक लचीले प्रारूपों से चुनौतियों का सामना करता है
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।
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