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।
आईसीओ इमेज फॉर्मेट, डिजिटल आइकनोग्राफी के क्षेत्र में एक आधारशिला के रूप में खड़ा है, विभिन्न सॉफ़्टवेयर अनुप्रयोगों के यूजर इंटरफ़ेस डिज़ाइन में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है, विशेष रूप से विंडोज ऑपरेटिंग सिस्टम के भीतर। अपने मूल में, आईसीओ फॉर्मेट एक या अधिक छोटी छवियों को कई आकारों और रंग गहराई पर संग्रहीत करने के प्राथमिक कार्य को पूरा करता है। यह आइकनों को गुणवत्ता की हानि के बिना विभिन्न प्रदर्शन परिदृश्यों के लिए उचित रूप से स्केल करने की अनुमति देता है, एक कार्यक्षमता जो विविध प्लेटफार्मों और संकल् पों में एक सहज उपयोगकर्ता अनुभव प्रदान करने में मौलिक है।
ऐतिहासिक रूप से, आईसीओ फॉर्मेट को 1980 के दशक के मध्य में विंडोज के पहले संस्करण (विंडोज 1.0) के साथ पेश किया गया था, ग्राफिकल यूजर इंटरफेस (जीयूआई) में एक महत्वपूर्ण घटक के रूप में अपनी उपस्थिति को चिह्नित किया। इस विकासवादी छलांग ने न केवल कंप्यूटर के साथ अधिक सहज बातचीत की सुविधा प्रदान की, बल्कि ऑपरेटिंग सिस्टम के भीतर अनुप्रयोगों, फाइलों और कार्यों का प्रतिनिधित्व करने के लिए एक मानकीकृत पद्धति भी स्थापित की। एक ही आईसीओ फाइल के भीतर कई संकल्पों और रंग गहराई को शामिल करने की क्षमता अभिनव साबित हुई, यह सुनिश्चित करते हुए कि प्रदर्शन गुणों की परवाह किए बिना आइकन कुरकुरा और स्पष्ट रहे।
तकनीकी रूप से, एक आईसीओ फाइल एक कंटेनर है। यह अलग-अलग आकार की छवियों और, वैकल्पिक रूप से, अलग-अलग रंग गहराई को समाहित करता है, जिससे आइकन द ेखने के वातावरण की प्रदर्शन सेटिंग्स के लिए गतिशील रूप से अनुकूल हो जाते हैं। आईसीओ फाइल के भीतर प्रत्येक छवि अनिवार्य रूप से एक बिटमैप छवि है, जिसका अपना पिक्सेल आयाम और रंग पैलेट है। यह बिटमैप फॉर्मेट विस्तृत आइकन डिज़ाइन को सूक्ष्म छायांकन और पारदर्शिता के साथ अनुमति देता है, जटिल दृश्य प्रतिनिधित्व के लिए आवश्यक लचीलापन प्रदान करता है।
एक आईसीओ फाइल की संरचना एक हेडर, एक निर्देशिका और एक या अधिक छवि डेटा अनुभागों से बनी होती है। हेडर समग्र फाइल प्रकार को परिभाषित करता है और एक संकेतक के रूप में कार्य करता है कि फाइल वास्तव में एक आइकन संसाधन है। हेडर के बाद निर्देशिका है, जो एक इंडेक्स के रूप में कार्य करती है, फाइल के भीतर निहित प्रत्येक छवि को सूचीबद्ध करती है। प्रत्येक सूचीबद्ध छवि के लिए, निर्देशिका पिक्सेल आयाम, रंग गहराई और फाइल के भीतर ऑफसेट जैसे गुणों को निर्दिष ्ट करती है जहां वास्तविक छवि डेटा स्थित है।
आईसीओ फॉर्मेट के भीतर, रंग गहराई एक आइकन की दृश्य निष्ठा को निर्धारित करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। रंग गहराई, या बिट गहराई, एक एकल पिक्सेल के रंग का प्रतिनिधित्व करने के लिए उपयोग किए जाने वाले बिट्स की संख्या को संदर्भित करती है। सामान्य गहराई में 1-बिट (मोनोक्रोम), 4-बिट (16 रंग), 8-बिट (256 रंग), 24-बिट (ट्रू कलर) और 32-बिट (ट्रू कलर + अल्फा चैनल) शामिल हैं। 32-बिट रंग गहराई में एक अल्फा चैनल को शामिल करने से पारदर्शिता प्रभावों का प्रतिनिधित्व करने की अनुमति मिलती है, आइकन डिज़ाइन में दृश्य गहराई और परिष्कार की एक परत जोड़ते हैं।
आईसीओ फॉर्मेट की सबसे उल्लेखनीय विशेषताओं में से एक एक ही फाइल के भीतर कई छवि आकारों और रंग गहराई के लिए इसका समर्थन है। विभिन्न प्रदर्शन सेटिंग्स, जैसे विभिन्न स्क्रीन संकल्प और रंग क्षमताओं के अनुकूल होने मे ं यह लचीलापन सर्वोपरि है। एक एकल आईसीओ फाइल आइकनों को आयामों की एक विस्तृत श्रृंखला में संग्रहीत कर सकती है, जिसमें आमतौर पर 16x16, 32x32, 48x48 और 64x64 पिक्सेल के आकार शामिल होते हैं, साथ ही आधुनिक उच्च-रिज़ॉल्यूशन डिस्प्ले के लिए बड़े आकार भी शामिल होते हैं। कई संकल्पों को समाहित करने की यह क्षमता सुनिश्चित करती है कि एप्लिकेशन या वेबसाइट स्वचालित रूप से सबसे उपयुक्त आइकन संस्करण प्रदर्शित कर सकते हैं, उपस्थिति और प्रदर्शन दोनों को अनुकूलित कर सकते हैं।
आईसीओ फाइलों के निर्माण और हेरफेर के लिए विशिष्ट सॉफ़्टवेयर टूल की आवश्यकता होती है जो फॉर्मेट की अनूठी संरचना को संभालने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। ग्राफिक डिज़ाइन सॉफ़्टवेयर, जैसे कि उपयुक्त प्लगइन्स के साथ एडोब फ़ोटोशॉप, और विशेष आइकन संपादन एप्लिकेशन, डिज़ाइनरों को आईसीओ फॉर्मेट में सहेजने से पहले आइकन तैयार करने और अनुकूलित क रने की अनुमति देते हैं। ये टूल आमतौर पर नई आईसीओ फाइलें सीधे बनाने या मौजूदा छवियों को आईसीओ फॉर्मेट में बदलने की कार्यक्षमता प्रदान करते हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि कलाकार और डेवलपर अपनी परियोजनाओं की सटीक आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए आइकन को ठीक कर सकते हैं।
अपने व्यापक उपयोग और ऐतिहासिक महत्व के बावजूद, आईसीओ फॉर्मेट अपनी सीमाओं और विवादों के बिना नहीं है। प्राथमिक आलोचनाओं में से एक इसकी मालिकाना प्रकृति के इर्द-गिर्द केंद्रित है, क्योंकि फॉर्मेट विकसित किया गया था और बड़े पैमाने पर विंडोज ऑपरेटिंग सिस्टम के भीतर उपयोग किया जाता है। इससे इंटरऑपरेबिलिटी और मानकीकरण के संबंध में आलोचना हुई है, खासकर जब पीएनजी जैसे अधिक सार्वभौमिक रूप से स्वीकृत छवि प्रारूपों की तुलना में। इसके अलावा, आईसीओ फॉर्मेट की क्षमताएं कभी-कभी तेजी से विकसित हो रही प्रदर्शन तकनीकों और यूजर इंटरफेस डिजाइन प्रवृत्तियों के साथ तालमेल बिठाने के लिए संघर्ष करती रही हैं।
इन चुनौतियों के जवाब में, विकास समुदाय ने आइकन का प्रतिनिधित्व करने के लिए वैकल्पिक प्रारूपों और तकनीकों का पता लगाया है। स्केलेबल वेक्टर ग्राफिक्स (एसवीजी) और वेब ओपन फॉन्ट फॉर्मेट (डब्ल्यूओएफएफ) लोकप्रिय विकल्पों के रूप में उभरे हैं, विभिन्न प्लेटफार्मों और उपकरणों में स्केलेबिलिटी, प्रदर्शन और संगतता के मामले में लाभ प्रदान करते हैं। फिर भी, आईसीओ फॉर्मेट अपनी प्रासंगिकता और उपयोगिता को बरकरार रखता है, विशेष रूप से अनुप्रयोगों और संदर्भों में जहां विंडोज के पुराने संस्करणों के साथ पिछड़ी संगतता एक चिंता का विषय है। इसकी सादगी, कई संकल्पों और रंग गहराई को एक ही फाइल में बंडल करने की क्षमता के साथ संयुक्त, अभी भी कुछ अनुप्रयोगों और उपयोगकर्ता जनसांख्यिकी के लिए मूल्य रखती है।
इसके अलावा, आईसीओ फॉर्मेट में वर्षों से अपडेट और सुधार हुए हैं, आधुनिक संस्करण उच्च संकल्पों और अतिरिक्त रंग गहराई का समर्थन करते हैं ताकि वर्तमान प्रदर्शन प्र
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