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 (EPT) इमेज फॉर्मेट एक विशेष फ़ाइल प्रकार है जिसे एक ही फ़ाइल में वेक्टर और रेस्टर (बिटमैप) दोनों तत्वों को समाहित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह अनूठी विशेषता EPT फ़ाइलों को ग्राफिक डिज़ाइन, प्रकाशन और कहीं भी जहाँ उच्च-रिज़ॉल्यूशन इमेज और स्केलेबल वेक्टर ग्राफ़िक्स को सह-अस्तित्व की आवश्यकता होती है, के क्षेत्रों में विशेष रूप से उपयोगी बनाती है। EPT फॉर्मेट का सार वेक्टर ग्राफ़िक्स की स्पष्टता और स्केलेबिलिटी को बनाए रखने की क्षमता में निहित है, ज बकि विस्तृत रेस्टर इमेज को भी समायोजित करता है, जो जटिल ग्राफिक प्रोजेक्ट्स के लिए एक बहुमुखी समाधान प्रदान करता है।
EPT फ़ाइलों में अनिवार्य रूप से दो मुख्य घटक होते हैं: एक इनकैप्सुलेटेड पोस्टस्क्रिप्ट (EPS) फ़ाइल और TIFF फॉर्मेट में एक पूर्वावलोकन इमेज। फ़ाइल का EPS भाग वह है जिसमें वेक्टर ग्राफ़िक्स होते हैं। EPS एक व्यापक रूप से समर्थित वेक्टर ग्राफ़िक्स मानक है जो उच्च परिशुद्धता डिज़ाइन को बिना गुणवत्ता की हानि के बनाने, संपादित करने और स्केल करने की अनुमति देता है। EPT फ़ाइल का यह भाग सुनिश्चित करता है कि ग्राफ़िक के सभी वेक्टर तत्व अपनी निष्ठा बनाए रखते हैं, भले ही उनका आकार कितना भी बदला जाए, जिससे यह लोगो, टेक्स्ट और अन्य डिज़ाइन के लिए आदर्श बन जाता है जिनमें सटीक समायोजन की आवश्यकता होती है।
EPT फ़ाइल का दूसरा घटक TIFF फॉर्मेट में पूर्वावलोकन इमेज है। TIFF (टैग की गई इमेज फ़ाइल फॉर्मेट) अपने लचीलेपन और उच्च-गुणवत्ता वाली इमेज के लिए समर्थन के लिए जाना जाता है। EPT फ़ाइल के संदर्भ में, TIFF इमेज पूरी फ़ाइल का एक रेस्टर पूर्वावलोकन प्रदान करती है। यह विशेष रूप से सॉफ़्टवेयर और सिस्टम के लिए उपयोगी है जो मूल रूप से EPS फ़ाइलों को संसाधित नहीं कर सकते हैं। TIFF पूर्वावलोकन उपयोगकर्ताओं को जटिल रेंडरिंग सॉफ़्टवेयर की आवश्यकता के बिना सामग्री की एक त्वरित झलक प्राप्त करने में सक्षम बनाता है, जो विभिन्न प्रकार के प्लेटफ़ॉर्म और एप्लिकेशन में संगतता और उपयोग में आसानी सुनिश्चित करता है।
एक ही EPT फ़ाइल में EPS और TIFF घटकों का एकीकरण सर्वोत्तम-दोनों-विश्व दृष्टिकोण की अनुमति देता है। डिज़ाइनर अपने प्रोजेक्ट्स में उच्च-निष्ठा फोटो-यथार्थवादी इमेज को शामिल करते हुए वेक्टर ग्राफ़िक्स की परिशुद्धता और स्केलेबिलिटी का लाभ उठा सकते हैं। यह EPT फ़ाइलों को मिश्रित-मीडिया डिज़ ाइन में विशेष रूप से मूल्यवान बनाता है जहाँ दोनों प्रकार के ग्राफ़िक्स एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। इसके अलावा, पूर्वावलोकन इमेज की उपस्थिति फ़ाइल प्रबंधन और समीक्षा प्रक्रियाओं को सरल बनाती है, क्योंकि TIFF पूर्वावलोकन को अंतर्निहित वेक्टर डेटा के साथ संलग्न किए बिना शीघ्रता से प्रदर्शित किया जा सकता है।
EPT फॉर्मेट का एक प्रमुख लाभ इसकी पोर्टेबिलिटी और संगतता है। यह देखते हुए कि EPS और TIFF दोनों स्थापित और व्यापक रूप से समर्थित फॉर्मेट हैं, EPT फ़ाइलें इस व्यापक संगतता को विरासत में लेती हैं। इसका मतलब यह है कि EPT फ़ाइलों को विशिष्ट रूपांतरण टूल या सॉफ़्टवेयर की आवश्यकता के बिना विभिन्न सॉफ़्टवेयर प्लेटफ़ॉर्म और डिवाइस पर आसानी से साझा, देखा और संपादित किया जा सकता है। यह इंटरऑपरेबिलिटी उन वातावरणों में महत्वपूर्ण है जहां फ़ाइलों को विभिन्न हितधारकों के बीच आदान-प्रदान करने की आवश्यकता होती है, जिनमें डिज़ाइनर, प्रिंटर और ग्राहक शामिल हैं।
अपने लाभों के बावजूद, EPT फॉर्मेट अपनी चुनौतियों के साथ आता है। मुख्य मुद्दा उसी विशेषता से उत्पन्न होता है जो इसे इतना बहुमुखी बनाता है: एक ही फ़ाइल में वेक्टर और रेस्टर ग्राफ़िक्स का सह-अस्तित्व। यह द्वंद्व फ़ाइल के आकार में वृद्धि कर सकता है, क्योंकि EPS वेक्टर डेटा और TIFF पूर्वावलोकन दोनों को संग्रहीत करने की आवश्यकता होती है। इसके अतिरिक्त, EPT फ़ाइल को संपादित करना एक मानक इमेज फ़ाइल के साथ काम करने से अधिक जटिल हो सकता है क्योंकि संशोधन वेक्टर और बिटमैप दोनों घटकों में करने की आवश्यकता हो सकती है, जिसके लिए दोनों प्रकार के डेटा को संभालने में सक्षम सॉफ़्टवेयर की आवश्यकता होती है।
इसके अलावा, जबकि EPT फ़ाइलों में TIFF पूर्वावलोकन उच्च स्तर की दृश्य निष्ठा प्रदान करता है, यह भी ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि पूर्वावलोकन का रिज़ॉल्यूशन निश्चित है। इसका मतलब यह है कि पूर्वावलोकन EPS वेक्टर भाग की गुणवत्ता को सटीक रूप से प्रतिनिधित्व नहीं कर सकता है जब ज़ूम इन किया जाता है या उच्च रिज़ॉल्यूशन पर प्रिंट किया जाता है। जैसे, महत्वपूर्ण रंग या विस्तार निर्णयों के लिए TIFF पूर्वावलोकन पर निर्भरता कभी-कभी भ्रामक हो सकती है, सटीक संपादन और समीक्षा के लिए EPS घटक के साथ सीधे जुड़ाव की आवश्यकता होती है।
EPT फ़ाइल बनाने की प्रक्रिया में आमतौर पर विशेष ग्राफिक डिज़ाइन सॉफ़्टवेयर का उपयोग करना शामिल होता है जो EPS और TIFF दोनों फॉर्मेट का समर्थन करता है। डिज़ाइनर अपने वेक्टर ग्राफ़िक्स बनाकर शुरू करते हैं, जिसमें साधारण आकृतियों से लेकर जटिल चित्रण तक कुछ भी शामिल हो सकता है। एक बार वेक्टर भाग पूरा हो जाने के बाद, एक रेस्टर इमेज, यदि आवश्यक हो, तो या तो बनाई जाती है या प्रोजेक्ट में आयात की जाती है। सॉफ़्टवेय र तब इन तत्वों को एक ही EPT फ़ाइल में जोड़ता है, डिज़ाइन की वर्तमान स्थिति के आधार पर TIFF पूर्वावलोकन स्वचालित रूप से उत्पन्न करता है।
जब EPT फ़ाइलों का उपयोग करने की बात आती है, तो अधिकांश ग्राफिक डिज़ाइन सॉफ़्टवेयर में EPS और TIFF समर्थन की सर्वव्यापकता के कारण संगतता शायद ही कभी एक मुद्दा होती है। हालाँकि, उचित सॉफ़्टवेयर होना आवश्यक है जो EPT फ़ाइल के दोनों घटकों की सही व्याख्या और प्रतिपादन कर सके। Adobe Illustrator, CorelDRAW और अन्य जैसे सॉफ़्टवेयर पैकेज जो जटिल वेक्टर ग्राफ़िक्स को संभालने में सक्षम हैं, EPT फ़ाइलों को खोलने, संपादित करने और प्रबंधित करने के लिए अच्छी तरह से सुसज्जित हैं, जो उपयोगकर्ताओं को एक सहज अनुभव प्रदान करते हैं। यह EPT फ़ाइलों को अत्यधिक बहुमुखी बनाता है और लोगो डिज़ाइन से लेकर विस्तृत मिश्रित-मीडिया कलाकृतियों तक कई प्रकार के अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त बनाता है।
निष्कर् ष में, EPT इमेज फॉर्मेट उन प्रोजेक्ट्स के लिए एक अनूठा समाधान प्रदान करता है जिनमें वेक्टर और रेस्टर ग्राफ़िक्स के संयोजन की आवश्यकता होती है। इसकी संरचना, जो एक EPS फ़ाइल को TIFF पूर्वावलोकन के साथ जोड़ती है, विस्तृत रेस्टर इमेज के साथ उच्च-गुणवत्ता वाले वेक्टर डिज़ाइन के सहज एकीकरण की अनुमति देती है। यह द्वंद्व EPT फ़ाइलों को ग्राफिक डिज़ाइन और प्रकाशन के क्षेत्रों में अपरिहार्य बनाता है, जहाँ परिशुद्धता और गुणवत्ता सर्वोपरि है। हालाँकि, EPT फॉर्मेट में निहित
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