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।
हाई एफिशिएंसी इमेज फाइल फॉर्मेट (HEIC) डिजिटल इमेजरी के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण प्रगति का प्रतिनिधित्व करता है, जो गुणवत्ता से समझौता किए बिना बेहतर कम्प्रेशन प्रदान करता है। मूविंग पिक्चर एक्सपर्ट्स ग्रुप (MPEG) द्वारा विकसित, यह MPEG-H मीडिया सूट का हिस्सा है और हाई एफिशिएंसी वीडियो कम्प्रेशन (HEVC) मानक का लाभ उठाता है, जिसे H.265 के रूप में भी जाना जाता है। HEIC को फ़ाइल आकार को कम करने और छवि गुणवत्ता को बढ़ाने के दोहरे लक्ष्यों के साथ डिज़ाइन किया गया था, जो हमारे डिजिटल युग में उच्च-रिज़ॉल्यूशन फ़ोटो और छवियों के कुशल भंडारण और साझाकरण की बढ़ती मांग को संबोधित करता है।
HEIC के प्राथमिक लाभों में से एक अपने पूर्ववर्ती, व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले JPEG प्रारूप की तुलना में फ़ोटो को दो बार कुशलता से संपीड़ित करने की क्षमता है। यह दक्षता गुणवत्ता की कीमत पर नहीं आती है; HEIC छवियां उच्च स्तर का विवरण और गतिशील रेंज बनाए रखती हैं, जो उन्हें पेशेवर फोटोग्राफी से लेकर रोजमर्रा के उपयोग तक, अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए उपयुक्त बनाती हैं। प्रारूप JPEG के 8-बिट की तुलना में 16-बिट रंग का समर्थन करता है, जिससे रंगों का एक समृद्ध और अधिक सटीक प्रतिनिधित्व होता है।
HEIC कई विशेषताएं भी पेश करता है जो इसे अन्य छवि प्रारूपों से अलग करती हैं। ऐसी ही एक विशेषता एक ही फ़ाइल में कई छवियों को संग्रहीत करने की क्षमता है, जिसका उपयोग फोटो बर्स्ट, अनुक्रम बनाने या किसी फ़ोटो के विभिन्न संस्करणों को संग्रहीत करने के लिए किया जा सकता है। इसके अतिरिक्त, HEIC फ़ाइलों में डेप्थ मैप जैसी सहायक जानकारी हो सकती है, जो पोर्ट्रेट फ़ोटो में बोकेह प्रभाव जैसी उन्नत संपादन तकनीकों के लिए उपयोगी होती हैं। प्रारूप पारदर्शिता का भी समर्थन करता है, जो इसे ग्राफिक डिजाइनरों के लिए एक व्यवहार्य विकल्प बनाता है जिन्हें ओवरले प्रभावों के लिए इस सुविधा की आवश्यकता होती है।
HEIC का संपीड़न तंत्र HEVC वीडियो संपीड़न तकनीक पर आधारित है लेकिन स्थिर छवियों के लिए तैयार किया गया है। इसमें छवि को ब्लॉकों में विभाजित करना और उन्नत भविष्यवाणी और कोडिंग रणनीतियों के माध्यम से इन ब्लॉकों को संपीड़ित करना शामिल है। प्रक्रिया एक ही छवि के भीतर (इंट्रा-फ़्रेम) और एक ही फ़ाइल में कई छवियों में (इंटर-फ़्रेम) संपीड़न तकनीकों दोनों को नियोजित करती है, जिससे न केवल व्यक्तिगत फ़ोटो का कुशल संपीड़न होता है बल्कि अनुक्रमों का भ ी होता है जहां क्रमिक छवियों में मामूली अंतर होते हैं।
अपने लाभों के बावजूद, HEIC को अपनाने में चुनौतियों का सामना करना पड़ा है। एक महत्वपूर्ण बाधा संगतता है। जब HEIC को पहली बार पेश किया गया था, तो ऑपरेटिंग सिस्टम और सॉफ़्टवेयर में समर्थन सीमित था। हालाँकि समय के साथ इसमें सुधार हुआ है, विंडोज 10 और मैकओएस हाई सिएरा जैसे प्रमुख प्लेटफॉर्म देशी समर्थन की पेशकश करते हैं, फिर भी कई डिवाइस और एप्लिकेशन हैं जो अभी तक प्रारूप को पूरी तरह से समायोजित नहीं करते हैं। यह धीरे-धीरे बदल रहा है क्योंकि HEIC के लाभों को अधिक व्यापक रूप से पहचाना जा रहा है और जैसे-जैसे सॉफ़्टवेयर डेवलपर प्रारूप को संभालने के लिए अपने एप्लिकेशन को अपडेट करते हैं।
एक और चुनौती बौद्धिक संपदा अधिकारों से संबंधित है। चूंकि HEIC HEVC संपीड़न मानक पर आधारित है, इसलिए इसका उपयोग HEVC एडवांस पेटेंट पूल द्वारा प्रशासित लाइसेंसिंग शुल्क के अधीन है। इससे कुछ निर्माताओं और सॉफ़्टवेयर प्रदाताओं को संभावित लागतों पर चिंताओं के कारण प्रारूप को अपनाने के बारे में सतर्क होना पड़ा है। हालाँकि, जैसे-जैसे HEVC वीडियो के साथ-साथ स्थिर छवियों के लिए भी अधिक सर्वव्यापी और आवश्यक होता जा रहा है, लाइसेंसिंग आवश्यकताओं के बीच भी HEIC का समर्थन करने का दबाव बढ़ गया है।
उपयोगकर्ताओं के लिए, HEIC में परिवर्तन व्यावहारिक बाधाएं भी उत्पन्न कर सकता है। जबकि HEIC फ़ाइलें छोटी और उच्च गुणवत्ता वाली होती हैं, सभी वेब प्लेटफ़ॉर्म और सोशल मीडिया साइटें HEIC फ़ाइलों को सीधे अपलोड करने का समर्थन नहीं करती हैं। इसके लिए JPEG जैसे अधिक सार्वभौमिक रूप से स्वीकृत प्रारूपों में रूपांतरण की आवश्यकता होती है, जो फ़ाइल आकार और गुणवत्ता के मामले में HEIC के कुछ लाभों को कम कर सकता है। हालाँकि, जैसे-जैसे प्रारूप के बारे में जागरूकता और समर्थन बढ़ता है, यह संभावना है कि व्यापक प्रत्यक्ष समर्थन का पालन किया जाएगा, जिससे रूपांतरण की आवश्यकता कम हो जाएगी।
सॉफ़्टवेयर समर्थन के संदर्भ में, HEIC फ़ाइलों के साथ काम करने की सुविधा के लिए कई प्रकार के उपकरण और लाइब्रेरी सामने आए हैं। एडोब फ़ोटोशॉप जैसे इमेज प्रोसेसिंग सॉफ़्टवेयर ने HEIC समर्थन को शामिल किया है, जिससे पेशेवरों और शौकीनों को HEIC छवियों को सीधे संपादित करने में सक्षम बनाया गया है। इसके अतिरिक्त, libheif जैसी लाइब्रेरी डेवलपर्स को अपने एप्लिकेशन में HEIC समर्थन जोड़ने के लिए उपकरण प्रदान करती हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि अधिक सॉफ़्टवेयर प्रारूप को मूल रूप से संभाल सकता है, बिना उपयोगकर्ताओं को अपनी छवियों को परिवर्तित करने की आवश्यकता के।
भविष्य की ओर देखते हुए, HEIC इमेजिंग तकनीक के विकास में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाने के लिए तैयार है। जैसे-जैसे डिवाइस पहले से कहीं अधिक उच्च रिज़ॉल्यूशन पर छवियों को कैप्चर करते हैं और कुशल भंडारण समाधानों की मांग बढ़ती है, HEIC के लाभ तेजी से महत्वपूर्ण होते जाएंगे। यह मोबाइल उपकरणों के लिए विशेष रूप से सच है, जहां भंडारण स्थान एक प्रीमियम पर है। फ़ाइल आकार को काफी कम करके छवि गुणवत्ता को संरक्षित करते हुए, या यहां तक कि बढ़ाते हुए, HEIC डिजिटल इमेजरी की बाढ़ को अधिक प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने का एक तरीका प्रदान करता है।
इसके अलावा, HEIC की उन्नत विशेषताएं, जैसे कि गहराई की जानकारी शामिल करने और अनुक्रमों और फटने के लिए समर्थन की क्षमता, रचनात्मक फोटोग्राफी और उन्नत छवि प्रसंस्करण के लिए नई संभावनाएं खोलती हैं। डिवाइस क्षमताओं में चल रहे सुधारों के साथ संयुक्त ये विशेषताएं, संभवतः अभिनव अनुप्रयोगों को जन्म देंगी जो उपयोगकर्ताओं को छवियों को कैप्चर करने और उनके साथ बातचीत करने के नए तरीके प्रदान करने के लिए HEIC की ताकत का लाभ उठाती हैं।
हालाँकि, HEIC की पूरी क्षमता केवल उपकरणों और प्लेटफ़ॉर्म के पारिस्थितिकी तंत्र में व्यापक समर्थन से ही प्राप्त होगी। बढ़ी हुई संगतता न केवल उपयोगकर्ताओं के लिए उच्च-गुणवत्ता वाली छवियों को साझा करना और उनका आनंद लेना आसान बनाएगी बल्कि डिजिटल फोटोग्राफी के अधिक रचनात्मक और कुशल उपयोग को भी प्रोत्साहित करेगी। जैसे, संगतता मुद्दों और बौद्धिक संपदा चिंताओं को हल करने के लिए उद्य
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