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।
एनकैप्सुलेटेड पोस्टस्क्रिप्ट फाइल (EPSF या EPS) एक ग्राफिक्स फाइल फॉर्मेट है जिसने 1980 के दशक के अंत में अपनी स्थापना के बाद से प्रिंटिंग और पब्लिशिंग उद्योगों में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाई है। एडोब सिस्टम्स द्वारा विकसित पोस्टस्क्रिप्ट पेज विवरण भाषा में गहराई से निहित, EPS अनिवार्य रूप से एक पोस्टस्क्रिप्ट प्रोग्राम है जिसे एक एकल फाइल के रूप में सहेजा जाता है जिसमें एक कम-रिज़ॉल्यूशन पूर्वावलोकन छवि शामिल होती है, जो एक ऐसे फॉर्मेट में वेक्टर ग्राफिक्स, बिटमैप छवियों और टेक्स्ट दोनों को एनकैप्सुलेट करती है जिसे किसी अन्य पोस्टस्क्रिप्ट दस्तावेज़ में रखा जा सकता है। जैसे, EPS फाइलों का व्यापक रूप से विभिन्न दस्तावेज़ों में जटिल ग्राफिक्स को एकीकृत करने के लिए उपयोग किया जाता है, जिससे उच्च-गुणवत्ता वाले प्रिंट आउटपुट सुनिश्चित होते हैं।
अपने मूल में, EPS फॉर्मेट को पूरी तरह से स्व-निहित होने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो निष्ठा या विवरण से समझौता किए बिना एक बड़े दस्तावेज़ में परिष्कृत ग्राफिक्स को शामिल करने का एक सहज तरीका प्रदान करता है। यह एनकैप्सुलेशन रणनीति इसे न केवल ग्राफिक सामग्री बल्कि एक झलक-प्रीव्यू छवि और ग्राफिक के भौतिक आयामों को परिभाषित करने के लिए एक बाउंडिंग बॉक्स को शामिल करके अन्य ग्राफिक्स फॉर्मेट से अलग करती है। एक पूर्वावलोकन छवि का समावेश विशेष रूप से उन कार्यक्रमों के लिए उपयोगी है जो पोस्टस्क्रिप्ट कोड की सीधे व्याख्या नहीं कर सकते हैं, ऐसे अनुप्रयोगों को पूरी स्क्रिप्ट को संसाधित करने की आवश्यकता के बिना सामग्री का एक त्वरित पूर्वावलोकन प्रदर्शित करने में सक्षम बनाता है।
एक EPS फाइल की संरचना को कुछ प्रमुख घटकों में विभाजित किया जा सकता है। सबसे पहले, हेडर, जिसमें उपयोग किए जा रहे EPS फॉर्मेट के संस्करण और बाउंडिंग बॉक्स के आयाम जैसी महत्वपूर्ण जानकारी शामिल है, अनिवार्य रूप से पोस्टस्क्रिप्ट निर्देशों के लिए दृश्य सेट करना है। ग्राफिक को परिभाषित करने वाला वास्तविक पोस्टस्क्रिप्ट कोड अगला आता है, संभावित रूप से वेक्टर निर्देशों, रेस्टर छवियों और फ़ॉन्ट परिभाषाओं को इच्छित ग्राफिक को प्रकट करने के लिए संयोजित करता है। इसके बाद आने वाली वैकल्पिक पूर्वावलोकन छवि को एक सरल ग्राफिक्स फॉर्मेट में एन्कोड किया गया है, जैसे कि TIFF या WMF, जो पोस्टस्क्रिप्ट पार्सिंग क्षमताओं की कमी वाले अनुप्रयोगों के लिए एक विज़ुअलाइज़ेशन टूल के रूप में कार्य करता है।
EPS के अंतर्निहित भाषा पोस्टस्क्रिप्ट को समझना, फॉर्मेट की क्षमताओं की सराहना करने के लिए आवश्यक है। पोस्टस्क्रिप्ट एक ट्यूरिंग-पूर्ण प्रोग्रामिंग भाषा है जो ग्राफिक डिज़ाइन के लिए अनुकूलित है। यह स्क्रीन पर पिक्सेल या प्रिंटआउट पर डॉट्स को सीधे नियंत्रित करने की तुलना में उच्च स्तर पर संचालित होता है। इसके बजाय, यह गणितीय अभिव्यक्तियों के माध्यम से छवियों का वर्णन करता है, स्केलेबल परिशुद्धता के साथ आकार, रेखाएँ, वक्र और टेक्स्ट को परिभाषित करता है। यह दृष्टिकोण ग्राफिक्स के निर्माण को सक्षम बनाता है जिसे गुणवत्ता के नुकसान के बिना आकार बदला जा सकता है, स्केलिंग के साथ खराब होने वाले रेस्टर-आधारित फॉर्मेट से EPS सामग्री को अलग करता है।
EPS फॉर्मेट के सबसे स्पष्ट लाभों में से एक पेशेवर प्रिंट वर्कफ़्लो के साथ इसकी संगतता है। पोस्टस्क्रिप्ट में इसकी नींव के कारण, EPS फाइलों को पोस्टस्क्रिप्ट प्रिंटर द्वारा सीधे व्याख्या किया जा सकता है, जिससे प्रिंट मीडिया पर ग्राफिक्स का सटीक पुनरुत्पादन सुनिश्चित होता है। विभिन्न आउटपुट डिवाइसों में उच्च निष्ठा बनाए रखने की यह क्षमता EPS को लोगो, चित्र और जटिल ग्राफिक्स के लिए एक पसंदीदा फॉर्मेट बनाती है जो उच्च-रिज़ॉल्यूशन प्रिंटिंग के लिए अभिप्रेत है। इसके अलावा, EPS फाइलें डिवाइस-स्वतंत्र हैं, जिसका अर्थ है कि उन्हें एक सिस्टम पर बनाया जा सकता है और दूसरे पर बिना रूपांतरण या पुन: स्वरूपण की आवश्यकता के प्रिंट किया जा सकता है।
अपनी ताकत के बावजूद, EPS फॉर्मेट आधुनिक डिजिटल परिदृश्य में चुनौतियों और सीमाओं का सामना करता है। जैसे-जैसे दुनिया तेजी से वेब-आधारित और मोबाइल सामग्री की ओर बढ़ रही है, SVG जैसे वेक्टर ग्राफिक्स फॉर्मेट की प्रधानता, जो डिजिटल डिस्प्ले और इंटरैक्टिव सामग्री के लिए अनुकूलित हैं, बढ़ गई ह ै। SVG, या स्केलेबल वेक्टर ग्राफिक्स, समकालीन वेब तकनीकों के लिए बेहतर समर्थन प्रदान करता है, जैसे कि CSS एनीमेशन और इंटरैक्टिविटी, जिसमें EPS, एक प्रिंट-उन्मुख फॉर्मेट होने के कारण, स्वाभाविक रूप से कमी है। इसके अतिरिक्त, EPS फाइलों के भीतर वैकल्पिक पूर्वावलोकन छवि की बाइनरी प्रकृति कुछ आधुनिक ग्राफिक डिज़ाइन सॉफ़्टवेयर के साथ संगतता समस्याएँ पैदा कर सकती है।
EPS फॉर्मेट से संबंधित एक और महत्वपूर्ण विचार इसकी सुरक्षा है। चूंकि एक EPS फाइल में मनमाना पोस्टस्क्रिप्ट कोड हो सकता है, इसमें संभावित रूप से दुर्भावनापूर्ण स्क्रिप्ट शामिल हो सकते हैं। जब ऐसी फाइलों को कमजोर अनुप्रयोगों में खोला जाता है जो पोस्टस्क्रिप्ट निष्पादन वातावरण को ठीक से सैंडबॉक्स या प्रतिबंधित नहीं करते हैं, तो वे सुरक्षा जोखिम पैदा कर सकते हैं। नतीजतन, कुछ सॉफ़्टवेयर डेवलपर्स ने प्रतिबंधात्मक उपाय लागू किए हैं या सुरक्षा चिंताओं का हवाला देते हुए EPS के लिए समर्थन को पूरी तरह से हटा दिया है। इन चुनौतियों के जवाब में, उद्योग प्रथाएँ अधिक सुरक्षित और लचीले ग्राफिक्स फॉर्मेट की ओर विकसित हुई हैं, जबकि अभी भी EPS को इसकी उच्च-गुणवत्ता वाली प्रिंट आउटपुट क्षमताओं के लिए पहचान रही हैं।
EPS फाइलों को बनाने और हेरफेर करने की प्रक्रिया में आमतौर पर ग्राफिक डिज़ाइन या डेस्कटॉप पब्लिशिंग सॉफ़्टवेयर शामिल होता है जो पोस्टस्क्रिप्ट कोड को निर्यात करने में सक्षम होता है। एडोब इलस्ट्रेटर और कोरेलड्रा जैसे सॉफ़्टवेयर EPS फाइलों को उत्पन्न करने के लिए मजबूत समर्थन प्रदान करते हैं, उपयोगकर्ताओं को आउटपुट को अनुकूलित करने के लिए कई विकल्प प्रदान करते हैं, जिसमें पूर्वावलोकन छवि प्रारूप और रिज़ॉल्यूशन का विकल्प भी शामिल है। इन सेटिंग्स को अनुकूलित करने का तरीका समझना उन डिज़ाइनरों के लिए महत्वपूर्ण है जो अपने काम की प्रिंट गुणवत्ता को अधिकतम करना चाहते हैं जबकि अनुप्रयोगों और उपकरणों की एक विस्तृत श्रृंखला में संगतता सुनिश्चित करते हैं।
विकसित हो रही तकनीक और उद्योग मानकों के बीच EPS फॉर्मेट की प्रासंगिकता बनाए रखने के प्रयास में, इसकी क्षमताओं को अद्यतन और अन ुकूलित करने की पहल की गई है। इसमें आधुनिक ग्राफिक डिज़ाइन सॉफ़्टवेयर के साथ फॉर्मेट की संगतता को बढ़
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