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।
ICB (इमेज कंटेंट ब्लॉक) फॉर्मेट एक आधुनिक, बहुमुखी इमेज फाइल फॉर्मेट है जिसे डिजिटल इमेज स्टोरेज, ट्रांसमिशन और मैनिपुलेशन की विविध आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। पारंपरिक इमेज फॉर्मेट के विपरीत जो मुख्य रूप से या तो कंप्रेसन दक्षता या गुणवत्ता संरक्षण पर ध्यान केंद्रित करते हैं, ICB फॉर्मेट व्यापक रेंज के एप्लीकेशन में लचीलेपन, दक्षता और संगतता पर जोर देता है। हाई-रेजोल्यूशन फोटोग्राफिक इमेजरी से लेकर कॉम्पैक्ट वेब ग्राफिक्स तक, ICB फॉर्मेट एक व्यापक समाधान प्रदान करता है जो फाइल साइज, इमेज क्वालिटी और प्रोसेसिंग स्पीड को संतुलित करता है।
ICB फॉर्मेट के डिज़ाइन दर्शन के मूल में इसकी मॉड्यूलर संरचना है। यह दृष्टिकोण फॉर्मेट को अत्यधिक अनुकूलनीय होने की अनुमति देता है; यह अपनी कंप्रेसन रणनीतियों और रंग निरूपण को प्रत्येक इमेज के कंटेंट प्रकार और इच्छित उपयोग के लिए सबसे उपयुक्त बनाने के लिए समायोजित कर सकता है। उदाहरण के लिए, ICB फॉर्मेट विस्तृत कलाकृति के लिए दोषरहित कंप्रेसन को नियोजित कर सकता है, जिससे गुणवत्ता की कोई हानि नहीं होती है, या वेब ग्राफिक्स के लिए अधिक आक्रामक, दोषपूर्ण कंप्रेसन तकनीकों का विकल्प चुन सकता है, जहां छोटे फाइल आकार सर्वोपरि होते हैं।
ICB फॉर्मेट एक उपन्यास कंप्रेसन एल्गोरिथम का परिचय देता है जो एक ही फाइल के भीतर दोषपूर्ण और दोषरहित कंप्रेसन तंत्र दोनों को सहजता से एकीकृत करता है। इमेज कंटेंट ब्लॉक-दर-ब्लॉक का विश्लेषण करके, एल्गो रिथम इसकी विशेषताओं के आधार पर प्रत्येक सेक्शन के लिए सबसे प्रभावी कंप्रेसन विधि निर्धारित करता है। इसके परिणामस्वरूप ऐसी इमेज बनती हैं जो महत्वपूर्ण क्षेत्रों में उच्च निष्ठा बनाए रखती हैं, जैसे कि तेज किनारे और विस्तृत बनावट, जबकि कम उल्लेखनीय क्षेत्रों में अधिक पर्याप्त कंप्रेसन के माध्यम से फाइल आकार को अनुकूलित करती हैं।
रंग प्रबंधन ICB फॉर्मेट के भीतर एक और अग्रणी विचार है। रंग स्थानों की एक विस्तृत स्पेक्ट्रम का समर्थन करना—जिसमें sRGB, Adobe RGB और ProPhoto RGB शामिल हैं—यह सुनिश्चित करता है कि इमेज को विभिन्न उपकरणों और मीडिया में सटीक रूप से दर्शाया गया है। ICB फॉर्मेट एक गतिशील रंग प्रोफाइलिंग सिस्टम को नियोजित करता है जो रंग की जानकारी को कुशलता से संग्रहीत करता है, रंग सटीकता से समझौता किए बिना ओवरहेड को कम करता है। यह सुविधा पेशेवर फोटोग्राफी और डिजाइन कार्य के लिए विशेष रूप से मूल्यवान है, जहां रंग निष्ठा आवश्यक है।
ICB फॉर्मेट डिजिटल इमेजिंग में एक सामान्य चुनौती को भी संबोधित करता है: मेटाडेटा अखंडता और पहुंच। ICB फाइलों में एक समर्पित मेटाडेटा ब्लॉक शामिल होता है जो इमेज के बारे में जानकारी का खजाना संग्रहीत कर सकता है, जैसे कि किसी तस्वीर को कैप्चर करने के लिए उपयोग की जाने वाली कैमरा सेटिंग्स, संपादन इतिहास, कॉपीराइट जानकारी और जियोलोकेशन डेटा। यह मेटाडेटा ब्लॉक मजबूत और लचीला दोनों होने के लिए डिज़ाइन किया गया है, भविष्य के मेटाडेटा मानकों और आवश्यकताओं को शामिल करने के लिए आसानी से विस्तार योग्य है।
किसी भी नए इमेज फॉर्मेट को अपनाने के लिए मौजूदा इमेज एडिटर, व्यूअर और वेब प्लेटफॉर्म के साथ इंटरऑपरेबिलिटी महत्वपूर्ण है। ICB फॉर्मेट डेवलपर्स ने व्यापक API समर्थन और ओपन-सोर्स संदर्भ कार्यान्वयन के माध्यम से सॉफ़्टवेयर और हार्डवेयर की एक व िस्तृत श्रृंखला के साथ संगतता सुनिश्चित की है। डेवलपर्स के लिए अपने अनुप्रयोगों में ICB फॉर्मेट समर्थन को एकीकृत करना आसान बनाकर, फॉर्मेट व्यापक स्वीकृति और उपयोग प्राप्त करने के लिए तैयार है।
तकनीकी दृष्टिकोण से, ICB फॉर्मेट ट्रांसमिशन और स्टोरेज के दौरान डेटा अखंडता सुनिश्चित करने के लिए उन्नत त्रुटि सुधार तकनीकों को शामिल करता है। डेटा संरक्षण के महत्व को पहचानते हुए, विशेष रूप से अभिलेखीय और पेशेवर सेटिंग्स में, ICB विनिर्देश में अतिरेक जांच और सुधार कोड शामिल हैं जो मामूली भ्रष्टाचार की मरम्मत कर सकते हैं, समय के साथ डेटा हानि और गिरावट के खिलाफ इमेज की सुरक्षा कर सकते हैं।
डिजिटल इमेजिंग के विकसित परिदृश्य के प्रति ICB फॉर्मेट की प्रतिक्रियाशीलता उच्च गतिशील रेंज (HDR) और वाइड कलर सरगम (WCG) कंटेंट के लिए इसके समर्थन के माध्यम से प्रदर्शित होती है। जैसे-जैसे डिस्प्ले तकनीक ें आगे बढ़ती हैं, इमेज फॉर्मेट की आवश्यकता होती है जो रंगों और चमक स्तरों के व्यापक स्पेक्ट्रम को कैप्चर और व्यक्त कर सकते हैं। ICB फॉर्मेट को इन भविष्य की मांगों को पूरा करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, यह सुनिश्चित करते हुए कि इमेज अगली पीढ़ी के डिस्प्ले पर जीवंत और वास्तविक दिखें।
ICB फॉर्मेट को अपनाने का वेब डेवलपर्स और इंटरनेट इंफ्रास्ट्रक्चर पर भी प्रभाव पड़ता है। दक्षता और गुणवत्ता पर इसके जोर के साथ, ICB इमेज वेब पेज लोड समय और बैंडविड्थ की खपत को काफी कम कर सकते हैं, जिससे एक तेज़, अधिक सुलभ वेब में योगदान होता है। इसके अलावा, कंप्रेसन में ICB फॉर्मेट का लचीलापन और गुणवत्ता का त्याग किए बिना छोटे फाइल आकार का उत्पादन करने की इसकी क्षमता मोबाइल वेब ब्राउज़िंग के लिए विशेष रूप से फायदेमंद है, जहां डेटा उपयोग और गति महत्वपूर्ण चिंताएं हैं।
ICB फॉर्मेट का तकनीकी डिज़ाइन पहुंच और उपयोग में आसानी के लिए एक मजबूत प्रतिबद्धता द्वारा पूरक है। उपयोगकर्ता-केंद्रित विशेषताएं, जैसे एम्बेडेड थंबनेल पूर्वावलोकन और त्वरित इमेज रेंडरिंग के लिए तेज़ डिकोड मोड, यह सुनिश्चित करते हैं कि ICB फॉर्मेट न केवल रचनाकारों के लिए शक्तिशाली है बल्कि उपभोक्ताओं के लिए भी सुलभ है। ये विशेषताएं ICB इमेज को गैलरी में ब्राउज़ करने में तेज और खोलने में तेज़ बनाती हैं, डिजिटल प्लेटफॉर्म पर उपयोगकर्ता अनुभव को बढ़ाती हैं।
ICB फॉर्मेट के भीतर सुरक्षा विशेषताएं मजबूत हैं, डिजिटल कंटेंट छेड़छाड़ और अनधिकृत उपयोग पर बढ़ती चिंताओं को संबोधित करती हैं। फॉर्मेट में डिजिटल वॉटरमार्किंग और एन्क्रिप्शन के लिए समर्थन शामिल है, जिससे कंटेंट निर्माता अपनी बौद्धिक संपदा को प्रभावी ढंग से सुरक्षित कर सकते हैं। इसके अतिरिक्त, एक्सेस कंट्रोल तंत्र इमेज मैनिपुलेशन और देखने को प्रतिबंधित कर सकते हैं, आगे इमेज अखंडता और कॉपीराइट सम्मान सुनिश्चित करते हैं।
कुशल प्रसंस्करण और हेरफेर को सुविधाजनक बनाने के लिए, ICB फॉर्मेट एक स्तरित संरचना का परिचय देता है जो विभिन्न इमेज घटकों को
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