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।
EPSI (Encapsulated PostScript Interchange) इमेज फ़ॉर्मैट EPS फ़ॉर्मैट का एक विशेष वर्शन है, जिसे PostScript फ़ाइलों को एक प्रीव्यू इमेज के साथ एनकैप्सुलेट करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह फ़ॉर्मैट विशेष रूप से उन वातावरणों में मूल्यवान है जहाँ PostScript कंटेंट को सीधे PostScript कोड को रेंडर किए बिना विज़ुअलाइज़ करने की आवश्यकता होती है। एक प्रीव्यू इमेज की उपस्थिति उन एप्लीकेशन और सिस्टम को सक्षम बनाती है जो PostScript को समझ नहीं पाते हैं, कंटेंट का एक विज़ुअल प्रतिनिधित्व प्रदर्शित करने के लिए। यह द्वंद्व EPSI को प्रिंटिंग, पब्लिशिंग और डिज़ाइन के क्षेत्रों में असाधारण रूप से बहुमुखी बनाता है, जहाँ यह जटिल ग्राफ़िकल डिज़ाइन और विभिन्न सॉफ़्टवेयर प्लेटफ़ॉर्म पर उनके प्रतिनिधित्व के बीच की खाई को पाटता है।
अपने मूल में, एक EPSI फ़ाइल में दो मुख्य घटक होते हैं: PostScript कोड और प्रीव्यू इमेज। PostScript कोड एक प्रोग्रामिंग भाषा है जिसे Adobe Systems द्वारा प्रिंटेड मटेरियल पर टेक्स्ट, ग्राफ़िकल आकार और इमेज की उपस्थिति का वर्णन करने के लिए विकसित किया गया है। यह अत्यधिक शक्तिशाली और लचीला है, जो जटिल लेआउट और टाइपोग्राफी को सटीकता के साथ वर्णन करने में सक्षम है। दूसरी ओर, प्रीव्यू इमेज को आमतौर पर एक बाइनरी या ASCII फ़ॉर्मैट में सेव किया जाता है, जो PostScript कंटेंट के एक त्वरित विज़ुअल संदर्भ के रूप में कार्य करता है। यह द्विभाजन उपयोगकर्ताओं को फ़ाइल के साथ अधिक सहज तरीके से इंटरैक्ट करने में सक्षम बनाता है, जो अमूर्त PostScript कमांड और उनके विज़ुअल परिणामों के बीच एक सेतु प्रदान करता है।
विभिन्न प्रकार के सॉफ़्टवेयर के साथ EPSI फ़ॉर्मैट की संगतता इसकी सबसे सम्मोहक विशेषताओं में से एक है। क्योंकि EPSI फ़ाइलों में मूल PostScript डेटा और एक प्रीव्यू इमेज दोनों होते हैं, उन्हें वेक्टर-आधारित और रेस्टर-आधारित वर्कफ़्लो दोनों में सहजता से एकीकृत किया जा सकता है। यह EPSI फ़ाइलों को ग्राफ़िक डिज़ाइन, डेस्कटॉप पब्लिशिंग और ऑनलाइन कंटेंट निर्माण में उपयोग के लिए आदर्श बनाता है, जहाँ उन्हें Adobe Illustrator, Photoshop और अन्य ग्राफ़िक डिज़ाइन सॉफ़्टवेयर जैसे विभिन्न प्रकार के टूल द्वारा हैंडल किया जा सकता है। इसके अतिरिक्त, विभिन्न ऑपरेटिंग सिस्टम में फ़ॉर्मैट का समर्थन एक मल्टी-प्लेटफ़ॉर्म दुनिया में इसकी उपयोगिता को और बढ़ाता है।
EPSI फ़ाइलों को बनाने और संपादित करने के लिए PostScript प्रोग्रामिंग और इमेज एडिटिंग दोनों की एक सूक्ष्म समझ की आवश्यकता होती है। प्रक्रिया आमतौर पर एक वेक्टर-आधारित डिज़ाइन टूल में एक ग्राफ़िकल डिज़ाइन या लेआउट के निर्माण से शुरू होती है। एक बार डिज़ाइन को अंतिम रूप दे दिया जाता है, तो इसे एक PostScript फ़ाइल के रूप में एक्सपोर्ट किया जाता है। फिर इस फ़ाइल को एक प्रीव्यू इमेज के साथ EPSI फ़ॉर्मैट में एनकैप्सुलेट किया जाता है। प्रीव्यू इमेज को विभिन्न तरीकों से जेनरेट किया जा सकता है, जो उपयोग किए गए सॉफ़्टवेयर पर निर्भर करता है, लेकिन यह आम तौर पर PostScript कंटेंट के एक रेस्टराइज़्ड वर्शन का प्रतिनिधित्व करता है। EPSI फ़ाइलों की यह दोहरी प्रकृति PostScript कोड में सटीकता और प्रीव्यू इमेज की विज़ुअल निष्ठा के बीच एक सावधानीपूर्वक संतुलन की आवश्यकता होती है।
EPSI फ़ॉर्मैट के लिए निहित तकनीकी चुनौतियों में से एक PostScript कंटेंट और प्रीव्यू इमेज के बीच सिंक को बनाए रखना है। क्योंकि फ़ाइल का PostScript भाग जटिल और गतिशील रूप से जेनरेट किए गए ग्राफ़िक्स को शामिल कर सकता है, यह सुनिश्चित करना कि प्रीव्यू इमेज इस कंटेंट का सटीक रूप से प्रतिनिधित्व करती है, मुश्किल हो सकता है। यह समस्या विशेष रूप से उन परिदृश्यों में स्पष्ट हो जाती है जहाँ EPSI फ़ाइल के प्रारंभिक निर्माण के बाद PostScript कंटेंट को संपादित किया जाता है। ऐसे मामलों में, अपडेट किए गए कंटेंट को प्रतिबिंबित करने के लिए प्रीव्यू इमेज को पुनर्जीवित करने की आवश्यकता होती है, एक ऐसी प्रक्रिया जो सटीकता के साथ हैंडल नहीं किए जाने पर विसंगतियाँ पैदा कर सकती है।
EPSI फ़ॉर्मैट का लचीलापन प्रीव्यू में विभिन्न स्तरों की इमेज क्वालिटी को सपोर्ट करने की इसकी क्षमता तक फैला हुआ है। फ़ाइल के इच्छित उपयोग के आधार पर, प्रीव्यू इमेज की क्वालिटी को विज़ुअल स्पष्टता और फ़ाइल आकार के बीच संतुलन के लिए समायोजित किया जा सकता है। उदाहरण के लिए जहाँ EPSI फ़ाइल त्वरित देखने या ऑनलाइन साझा करने के लिए अभिप्रेत है, वहाँ कम-गुणवत्ता, छोटे आकार के प्रीव्यू को प्राथमिकता दी जा सकती है। इसके विपरीत, हाई-एंड प्रिंटिंग या विस्तृत समीक्षा के लिए, अंतर्निहित PostScript कंटेंट का सटीक रूप से प्रतिनिधित्व करने के लिए एक हाई-रेज़ोल्यूशन प्रीव्यू आवश्यक है। लचीलेपन का यह स्तर उपयोगकर्ताओं को फ़ॉर्मैट को उनकी विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुरूप बनाने की अनुमति देता है, जिससे यह विभिन्न उपयोग के मामलों में अत्यधिक अनुकूलनीय बन जाता है।
अपनी ताकत के बावजूद, EPSI फ़ॉर्मैट अपनी सीमाओं के बिना नहीं है। एक महत्वपूर्ण कमी फ़ाइल का आकार है, जो अन्य इमेज फ़ॉर्मैट से काफी बड़ा हो सकता है। यह मुख्य रूप से फ़ाइल की दोहरी प्रकृति के कारण है, जिसमें पूरा PostScript कोड और एक प्रीव्यू इमेज दोनों शामिल हैं। उन वातावरणों में जहाँ स्टोरेज या बैंडविड्थ एक चिंता का विषय है, EPSI फ़ॉर्मैट आदर्श विकल्प नहीं हो सकता है। इसके अलावा, PostScript भाषा की जटिलता का मतलब है कि EPSI फ़ाइलों को बनाने और संपादित करने के लिए उच्च स्तर के तकनीकी कौशल की आवश्यकता होती है, जो संभावित रूप से गैर-विशेषज्ञों के लिए इसकी पहुँच को सीमित करता है।
एक EPSI फ़ाइल में PostScript और प्रीव्यू इमेज के बीच परस्पर क्रिया का सुरक्षा के लिए भी निहितार्थ है। PostScript, एक प्रोग्रामिंग भाषा होने के नाते, कोड के निष्पादन की अनुमति देता है जिसका संभावित रूप से दुर्भावनापूर्ण उद्देश्यों के लिए शोषण किया जा सकता है। EPSI फ़ाइलों को वितरित करते समय, यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि PostScript कंटेंट एक विश्वसनीय स्रोत से है ताकि सुरक्षा जोखिमों को कम किया जा सके। यह पहलू EPSI फ़ाइलों को हैंडल करते समय सावधानी और उचित परिश्रम की आवश्यकता को रेखांकित करता है, विशेष रूप से संवेदनशील या सुरक्षित वातावरण में।
फ़ाइल संगतता और भविष्य-प्रूफ़िंग के संदर्भ में, EPSI फ़ॉर्मैट को PostScript में अपने आधार से लाभ होता है, जो एक अच्छी तरह से स्थापित और व्यापक रूप से समर्थित भाषा है। हालाँकि, ग्राफ़िक डिज़ाइन और पब्लिशिंग सॉफ़्टवेयर का विकसित होता परिदृश्य इसकी निरंतर प्रासंगिकता के लिए चुनौतियाँ
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