OCR, या ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन, एक प्रौद्योगिकी है जिसका उपयोग विभिन्न प्रकार के दस्तावेज़ों, जैसे कि स्कैन किए गए कागज़ी दस्तावेज़, PDF फ़ाइलें या डिजिटल कैमरे द्वारा कैप्चर की गई छवियों, को संपादन योग्य और खोजनेयोग्य डेटा में परिवर्तित करने के लिए किया जाता है।
OCR के पहले चरण में, पाठ दस्तावेज़ की एक छवि स्कैन की जाती है। यह एक फ़ोटो या स्कैन किया गया दस्तावेज़ हो सकता है। इस चरण का उद्देश्य यह है कि दस्तावेज़ की एक डिजिटल प्रतिलिपि बनाई जाए, मैन्युअल ट्रांसक्रिप्शन की आवश्यकता के बजाय। इसके अलावा, यह डिजिटाइजेशन प्रक्रिया सामग्री की लंबावधि को बढ़ाने में भी मदद कर सकती है क्योंकि यह नाज़ुक संसाधनों के हैंडलिंग को कम कर सकती है।
एक बार जब दस्तावेज़ को डिजिटलीकृत कर दिया जाता है, तो OCR सॉफ़्टवेयर छवि को पहचान के लिए व्यक्तिगत वर्णों में अलग करता है। इसे सेगमेंटेशन प्रक्रिया कहा जाता है। सेगमेंटेशन दस्तावेज़ को लाइनों, शब्दों और फिर अंतिम रूप में व्यक्तिगत वर्णों में तोड़ता है। यह विभाजन एक जटिल प्रक्रिया होती है क्योंकि इसमें असंख्य कारक शामिल होते हैं - विभिन्न फ़ॉन्ट, विभिन्न आकार के पाठ, और टेक्स्ट के विभिन्न संरेखण, केवल कुछ नाम लिए।
सेगमेंटेशन के बाद, OCR एल्गोरिदम फिर पैटर्न पहचान का उपयोग करके प्रत्येक व्यक्तिगत वर्ण की पहचान करता है। प्रत्येक वर्ण के लिए, एल्गोरिदम इसे वर्ण आकार के डाटाबेस से तुलना करेगा। सबसे करीबी मिलान फिर वर्ण की पहचान के रूप में चयनित होता है। फीचर पहचान में, OCR का एक और उन्नत रूप, एल्गोरिदम न केवल आकार की जांच करता है बल्कि पैटर्न में रेखाओं और वक्रों को भी ध्यान में लेता है।
OCR के अनेक व्यावहारिक अनुप्रयोग हैं - मुद्रित दस्तावेज़ों को डिजिटलीकरण से लेकर, टेक्स्ट-तो-स्पीच सेवाओं को सक्षम करने, डेटा प्रवेश प्रक्रियाओं को स्वचालित करने, से लेकर दृष्टिहीन उपयोगकर्ताओं को पाठ के साथ बेहतर इंटरैक्ट करने में सहायता करने तक। हालांकि, यह ध्यान देने योग्य है कि OCR प्रक्रिया अचूक नहीं होती है और विशेष रूप से निम्न-रिज़ॉल्यूशन दस्तावेजों, जटिल फ़ॉन्ट, या बेढंगा मुद्रित पाठ के साथ उपचार करते समय त्रुटियाँ कर सकती है। इसलिए, OCR सिस्टमों की सटीकता मूल दस्तावेज़ की गुणवत्ता और OCR सॉफ़्टवेयर का विशिष्ट विवरण पर अधिकार है।
OCR एक महत्वपूर्ण प्रौद्योगिकी है आधुनिक डेटा निकासी और डिजिटलीकरण प्रचारों में। यह मैन्युअल डेटा प्रवेश की आवश्यकता को कम करके और भौतिक दस्तावेजों को डिजिटल प्रारूप में परिवर्तित करने का एक विश्वसनीय, कुशल तरीका प्रदान करके संसाधनों का काफी समय और बचत करती है।
ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन (OCR) एक प्रौद्योगिकी है जिसका उपयोग विभिन्न प्रकार के दस्तावेज़ों, जैसे कि स्कैन किए गए कागज के दस्तावेज, PDF फ़ाइलें या डिजिटल कैमरा द्वारा कैप्चर किए गए छवियों, को संपादन योग्य और खोजनीय डाटा में परिवर्तित करने के लिए उपयोग होता है।
OCR एक इनपुट छवि या दस्तावेज को स्कैन करके, इमेज को व्यक्तिगत वर्णों में बांटकर, और पैटर्न पहचान या विशेषता पहचान का उपयोग करके प्रत्येक वर्ण की तुलना करके काम करता है।
OCR का उपयोग विभिन्न क्षेत्रों और अनुप्रयोगों में उपयोग किया जाता है, जैसे कि मुद्रित दस्तावेजों को डिजिटाइज करना, टेक्स्ट-टू-स्पीच सेवाओं को सक्षम करना, डाटा एंट्री प्रक्रियाओं को स्वचालित करना, और दृष्टिहीन उपयोगकर्ताओं को पाठ से बेहतर बातचीत करने में सहायता करना।
हालांकि OCR प्रौद्योगिकी में महान प्रगति की गई है, लेकिन यह अफसोसवार नहीं है। सत्यापन मूल दस्तावेज की गुणवत्ता और OCR सॉफ़्टवेयर की विशिष्टताओं पर निर्भर कर सकता है।
हालाँकि OCR मुद्रित पाठ के लिए मुख्य रूप से डिज़ाइन किया गया है, कुछ उन्नत OCR सिस्टम हस्तलिखित पहचानने में भी सक्षम होते हैं। हालाँकि, आमतौर पर हस्तलिखित पहचाननेवालों की पहचान करने में कम सटीकता होती है क्योंकि व्यक्तिगत लेखन शैलियों में व्यापक भिन्नता होती है।
हाँ, कई OCR सॉफ़्टवेयर सिस्टम एकाधिक 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 ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन के लिए होता है और यह मुद्रित पाठ को पहचानने के लिए उपयोग होता है, जबकि ICR, या इंटेलिजेंट कैरेक्टर रिकग्निशन, अधिक उन्नत होते हैं और हस्तलिखित पाठ को पहचानने के लिए उपयोग होते हैं।
OCR स्पष्ट, आसानी से पढ़ने वाले फ़ॉन्ट और मानक पाठ 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 पाठ आकारों के साथ काम करते समय सटीकता कम होने की प्रवृत्ति होती है।
OCR कम resolution के दस्तावेज़, जटिल fonts, खराब प्रिंट वाले पाठ, हस्तलिखित, और वे दस्तावेज़ जो पाठ के साथ दखल देने वाले पृष्ठभूमियों के साथ संघर्ष कर सकते हैं। साथ ही, जबकि यह कई भाषाओं के साथ काम कर सकता है, यह हर भाषा को पूरी तरह से नहीं कवर कर सकता है।
हाँ, OCR रंगीन पाठ और पृष्ठभूमियों को स्कैन कर सकता है, हालाँकि यह आमतौर पर उच्च-विपरीत रंग संयोजनों, जैसे कि एक सफेद पृष्ठभूमि पर काले पाठ, के साथ अधिक प्रभावी होता है। पाठ और पृष्ठभूमि रंगों में पर्याप्त विपरीतता की कमी होने पर सटीकता कम हो सकती है।
JPEG 2000, जिसे आमतौर पर J2K के रूप में जाना जाता है, एक छवि संपीड़न मानक और कोडिंग प्रणाली है जिसे संयुक्त फोटोग्राफिक विशेषज्ञ समूह समिति द्वारा 2000 में मूल JPEG मानक को हटाने के इरादे से बनाया गया था। इसे मूल JPEG मानक की कुछ सीमाओं को संबोधित करने और सुविधाओं का एक नया सेट प्रदान करने के लिए विकसित किया गया था जिसकी विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए तेजी से मांग की जा रही थी। JPEG 2000 केवल एक मानक नहीं है बल्कि मानकों का एक समूह है, जो JPEG 2000 परिवार (ISO/IEC 15444) के अंतर्गत आता है।
मूल JPEG प्रारूप पर JPEG 2000 के प्राथमिक लाभों में से एक असतत कोसाइन रूपांतरण (DCT) के बजाय वेवलेट रूपांतरण का उपयोग है। वेवलेट रूपांतरण दृश्यमान कलाकृतियों की समान डिग्री के बिना उच्च संपीड़न अनुपात की अनुमति देता है जो JPEG छवियों में मौजूद हो सकते हैं। यह उच्च-रिज़ॉल्यूशन और उच्च-गुणवत्ता वाले छवि अनुप्रयोगों के लिए विशेष रूप से फायदेमंद है, जैसे कि उपग्रह इमेजरी, चिकित्सा इमेजिंग, डिजिटल सिनेमा और अभिलेखीय भंडारण, जहां छवि गुणवत्ता अत्यंत महत्वपूर्ण है।
JPEG 2000 एक ही संपीड़न आर्किटेक्चर के भीतर दोषरहित और दोषपूर्ण दोनों संपीड़न का समर्थन करता है। एक प्रतिवर्ती वेवलेट रूपांतरण का उपयोग करके दोषरहित संपीड़न प्राप्त किया जाता है, जो सुनिश्चित करता है कि मूल छवि डेटा को संपीड़ित छवि से पूरी तरह से पुनर्निर्मित किया जा सकता है। दूसरी ओर, दोषपूर्ण संपीड़न, छवि के भीतर कुछ कम महत्वपूर्ण जानकारी को त्यागकर उच्च संपीड़न अनुपात प्राप्त करने के लिए एक अपरिवर्तनीय वेवलेट रूपांतरण का उपयोग करता है।
JPEG 2000 की एक और महत्वपूर्ण विशेषता प्रगतिशील छवि संचरण के लिए इसका समर्थन है, जिसे प्रगतिशील डिकोडिंग के रूप में भी जाना जाता है। इसका मतलब यह है कि छवि को कम रिज़ॉल्यूशन पर डिकोड और प्रदर्शित किया जा सकता है और जैसे-जैसे अधिक डेटा उपलब्ध होता है, धीरे-धीरे पूर्ण रिज़ॉल्यूशन तक बढ़ाया जा सकता है। यह बैंडविड्थ-सीमित अनुप्रयोगों के लिए विशेष रूप से उपयोगी है, जैसे कि वेब ब्राउज़िंग या मोबाइल एप्लिकेशन, जहां छवि के निम्न-गुणवत्ता वाले संस्करण को जल्दी से प्रदर्शित करना और अधिक डेटा प्राप्त होने पर गुणवत्ता में सुधार करना फायदेमंद होता है।
JPEG 2000 ब्याज के क्षेत्रों (ROI) की अवधारणा भी प्रस्तुत करता है। यह छवि के विभिन्न भागों को विभिन्न गुणवत्ता स्तरों पर संपीड़ित करने की अनुमति देता है। उदाहरण के लिए, एक चिकित्सा इमेजिंग परिदृश्य में, नैदानिक विशेषता वाले क्षेत्र को आसपास के क्षेत्रों की तुलना में दोषरहित या उच्च गुणवत्ता पर संपीड़ित किया जा सकता है। यह चयनात्मक गुणवत्ता नियंत्रण उन क्षेत्रों में बहुत महत्वपूर्ण हो सकता है जहां छवि के कुछ हिस्से दूसरों की तुलना में अधिक महत्वपूर्ण होते हैं।
JPEG 2000 छवियों के लिए फ़ाइल प्रारूप JP2 है, जो एक मानकीकृत और विस्तार योग्य प्रारूप है जिसमें छवि डेटा और मेटाडेटा दोनों शामिल हैं। JP2 प्रारूप .jp2 फ़ाइल एक्सटेंशन का उपयोग करता है और इसमें रंग स्थान जानकारी, रिज़ॉल्यूशन स्तर और बौद्धिक संपदा जानकारी सहित जानकारी की एक विस्तृत श्रृंखला हो सकती है। इसके अतिरिक्त, JPEG 2000 जेपीएम प्रारूप (मिश्रित छवियों के लिए, जैसे कि दस्तावेज़ जिसमें टेक्स्ट और चित्र दोनों होते हैं) और गति अनुक्रमों के लिए MJ2 प्रारूप का समर्थन करता है, जो एक वीडियो फ़ाइल के समान होता है।
JPEG 2000 एक परिष्कृत कोडिंग योजना को नियोजित करता है जिसे EBCOT (इष्टतम ट्रंकेशन के साथ एम्बेडेड ब्लॉक कोडिंग) के रूप में जाना जाता है। EBCOT कई लाभ प्रदान करता है, जिसमें बेहतर त्रुटि लचीलापन और छवि गुणवत्ता और फ़ाइल आकार के बीच वांछित संतुलन प्राप्त करने के लिए संपीड़न को ठीक करने की क्षमता शामिल है। EBCOT एल्गोरिथम छवि को छोटे ब्लॉकों में विभाजित करता है, जिसे कोड-ब्लॉक कहा जाता है, और प्रत्येक को स्वतंत्र रूप से एन्कोड करता है। यह डेटा भ्रष्टाचार की स्थिति में स्थानीयकृत त्रुटि नियंत्रण की अनुमति देता है और छवियों के प्रगतिशील संचरण को सुविधाजनक बनाता है।
JPEG 2000 में रंग स्थान हैंडलिंग मूल JPEG मानक की तुलना में अधिक लचीला है। JPEG 2000 ग्रेस्केल, RGB, YCbCr और अन्य सहित रंग स्थानों की एक विस्तृत श्रृंखला का समर्थन करता है, साथ ही बाइनरी छवियों से लेकर 16 बिट प्रति घटक या उच्चतर तक विभिन्न बिट गहराई का भी समर्थन करता है। यह लचीलापन JPEG 2000 को विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त बनाता है और यह सुनिश्चित करता है कि यह विभिन्न इमेजिंग तकनीकों की मांगों को संभाल सकता है।
JPEG 2000 में मजबूत सुरक्षा विशेषताएं भी शामिल हैं, जैसे फ़ाइल के भीतर एन्क्रिप्शन और डिजिटल वॉटरमार्किंग को शामिल करने की क्षमता। यह उन अनुप्रयोगों के लिए विशेष रूप से महत्वपूर्ण है जहां कॉपीराइट सुरक्षा या सामग्री प्रमाणीकरण एक चिंता का विषय है। मानक का JPSEC (JPEG 2000 सुरक्षा) भाग इन सुरक्षा सुविधाओं की रूपरेखा तैयार करता है, जो सुरक्षित छवि वितरण के लिए एक रूपरेखा प्रदान करता है।
JPEG 2000 के साथ चुनौतियों में से एक यह है कि यह मूल JPEG मानक की तुलना में कम्प्यूटेशनल रूप से अधिक गहन है। वेवलेट रूपांतरण और EBCOT कोडिंग योजना की जटिलता का मतलब है कि JPEG 2000 छवियों को एन्कोडिंग और डिकोडिंग के लिए अधिक प्रसंस्करण शक्ति की आवश्यकता होती है। इसने ऐति हासिक रूप से उपभोक्ता इलेक्ट्रॉनिक्स और वेब अनुप्रयोगों में इसके अपनाने को सीमित कर दिया है, जहां कम्प्यूटेशनल ओवरहेड एक महत्वपूर्ण कारक हो सकता है। हालाँकि, जैसे-जैसे प्रसंस्करण शक्ति बढ़ी है और विशेष हार्डवेयर समर्थन अधिक सामान्य हो गया है, यह सीमा कम होती गई है।
अपने लाभों के बावजूद, JPEG 2000 ने मूल JPEG प्रारूप की तुलना में व्यापक रूप से अपनाया नहीं है। यह आंशिक रूप से JPEG प्रारूप की सर्वव्यापकता और सॉफ़्टवेयर और हार्डवेयर के विशाल पारिस्थितिकी तंत्र के कारण है जो इसका समर्थन करता है। इसके अतिरिक्त, JPEG 2000 के आसपास लाइसेंसिंग और पेटेंट के मुद्दों ने भी इसके अपनाने में बाधा डाली है। JPEG 2000 में उपयोग की जाने वाली कुछ तकनीकों का पेटेंट कराया गया था, और इन पेटेंट के लिए लाइसेंस का प्रबंधन करने की आवश्यकता ने इसे कुछ डेवलपर्स और व्यवसायों के लिए कम आकर्षक बना दिया।
फ़ाइल आकार के संदर्भ में, JPEG 2000 फ़ाइलें आमतौर पर समकक्ष-गुणवत्ता वाली JPEG फ़ाइलों से छोटी होती हैं। यह JPEG 2000 में उपयोग किए जाने वाले अधिक कुशल संपीड़न एल्गोरिदम के कारण है, जो छवि डेटा में अतिरेक और अप्रासंगिकता को अधिक प्रभावी ढंग से कम कर सकता है। हालाँकि, फ़ाइल आकार में अंतर
यह कन्वर्टर पूरी तरह से आपके ब्राउज़र में चलता है। जब आप एक फ़ाइल का चयन करते हैं, तो यह स्मृति में पढ़ा जाता है और चयनित प्रारूप में रूपांतरित किया जाता है। आप फिर रूपांतरित फ़ाइल डाउनलोड कर सकते हैं।
रूपांतरण तत्काल प्रारंभ होते हैं, और अधिकांश फ़ाइलें एक सेकंड के भीतर रूपांतरित की जाती हैं। बड़ी फ़ाइलें अधिक समय ले सकती हैं।
आपकी फ़ाइलें कभी हमारे सर्वर पर अपलोड नहीं की जाती हैं। वे आपके ब्राउज़र में रूपांतरित होती हैं, और फिर रूपांतरित फ़ाइल डाउनलोड की जाती है। हमें आपकी फ़ाइलें कभी नहीं दिखाई देती हैं।
हम सभी छवि प्रारूपों के बीच रूपांतरण का समर्थन करते हैं, जिसमें JPEG, PNG, GIF, WebP, SVG, BMP, TIFF, और अधिक शामिल हैं।
यह कन्वर्टर पूरी तरह से मुफ्त है, और हमेशा मुफ्त रहेगा। क्योंकि यह आपके ब्राउज़र मे ं चलता है, हमें सर्वर के लिए भुगतान करने की आवश्यकता नहीं होती, इसलिए हमें आपसे शुल्क नहीं लगाना पड़ता।
हाँ! आप एक साथ जितनी चाहें उत्तम फ़ाइलें रूपांतरित कर सकते हैं। बस जब आप उन्हें जोड़ते हैं तो कई फ़ाइलें चुनें।