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 सकत ा 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 क ा 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।
PALM इमेज फॉर्मेट, जिसे पाम बिटमैप के नाम से भी जाना जाता है, पाम OS डिवाइस से जुड़ा एक रेस्टर ग्राफिक्स फाइल फॉर्मेट है। इसे पाम OS PDA (पर्सनल डिजिटल असिस्टेंट) पर इमेज स्टोर करने के लिए डिज़ाइन किया गया था, जो 1990 के दशक के अंत और 2000 के दशक की शुरुआत में लोकप्रिय थे। यह फॉर्मेट विशेष रूप से इन हैंडहेल्ड डिवाइस की डिस्प्ले और मेमोरी सीमाओं के अनुरूप है, यही कारण है कि इसे कम-रिज़ॉल्यूशन, इंडेक्स्ड-कलर इमेज के लिए अनुकूलित किया गया है जिसे डिवाइस की स्क्रीन पर जल्दी से रेंडर किया जा सकता है।
PALM इमेज अपनी सादगी और दक्षता से पहचाने जाते हैं। यह फॉर्मेट एक सीमित कलर पैलेट को सपोर्ट करता है, आमतौर पर 256 कलर तक, जो PDA की छोटी स्क्रीन के लिए पर्याप्त है। इस इंडेक्स्ड कलर दृष्टिकोण का मतलब है कि इमेज में प्रत्येक पिक्सेल को उसके अपने कलर वैल्यू द्वारा नहीं बल्कि एक कलर टेबल के इंडेक्स द्वारा दर्शाया जाता है जिसमें वास्तविक RGB (लाल, हरा, नीला) वैल्यू होती है। कलर प्रतिनिधित्व की यह विधि बहुत मेमोरी-कुशल है, जो सीमित RAM और स्टोरेज क्षमता वाले डिवाइस के लिए महत्वपूर्ण है।
PALM इमेज फ़ाइल की मूल संरचना में एक हेडर, एक कलर पैलेट (यदि इमेज मोनोक्रोम नहीं है), बिटमैप डेटा और संभवतः पारदर्शिता जानकारी होती है। हेडर में इमेज के बारे में मेटाडेटा होता है, जैसे कि पिक्सेल में इसकी चौड़ाई और ऊंचाई, बिट डेप्थ (जो कलर की संख्या निर्धारित करता है), और फ्लैग जो इंगित करते हैं कि इमेज में पारदर्शिता इंडेक्स है या संकुचित है।
संपीड़न PALM इमेज फॉर्मेट की एक और विशेषता है। और भी अधिक स्थान बचाने के लिए, PALM इमेज को रन-लेंथ एन्कोडिंग (RLE) एल्गोरिथम का उपयोग करके संकुचित किया जा सकता है। RLE लॉसलेस डेटा संपीड़न का एक रूप है जहां समान डेटा वैल्यू (रन) के अनुक्रम को एकल डेटा वैल्यू और एक गणना के रूप में संग्रहीत किया जाता है। यह विशेष रूप से एक समान कलर के बड़े क्षेत्रों वाली इमेज के लिए प्रभावी है, जो PDA में उपयोग किए जाने वाले आइकन और यूजर इंटरफेस तत्वों में आम है।
PALM इमेज में पारदर्शिता को पारदर्शिता इंडेक्स के माध्यम से नियंत्रित किया जाता है। यह इंडेक्स पैलेट में एक कलर की ओर इशारा करता है जिसे पारदर्शक के रूप में नामित किया गया है, जिससे इमेज के चारों ओर एक ब्लॉकी, अपारदर्शी आयत के बिना विभिन्न पृष्ठभूमि पर इमेज के ओवरले की अनुमति मिलती है। यह एक सहज यूजर इंटरफेस बनाने के लिए आवश्यक है जहां आइकन और अन्य ग्राफिक्स को उनकी पृष्ठभूमि के साथ मिश्रित करने की आवश्यकता होती है।
PALM इमेज में कलर पैलेट एक महत्वपूर्ण घटक है, क्योंकि यह इमेज में उपयोग किए जाने वाले कलर के सेट को परिभाषित करता है। पैलेट कलर प्रविष्टियों की एक सरणी है, जहां प्रत्येक प्रविष्टि आमतौर पर एक 16-बिट वैल्यू होती है जो एक RGB कलर का प्रतिनिधित्व करती है। इमेज की बिट डेप्थ पैलेट में कलर की अधिकतम संख्या निर्धारित करती है। उदाहरण के लिए, 1-बिट डेप्थ इमेज में 2-कलर पैलेट (आमतौर पर काला और सफेद) होगा, जबकि 8-बिट डेप्थ इमेज में 256 कलर तक हो सकते हैं।
PALM इमेज फ़ाइल में बिटमैप डेटा इमेज का पिक्सेल-दर-पिक्सेल प्रतिनिधित्व है। प्रत्येक पिक्सेल को कलर पैलेट में एक इंडेक्स के रूप में संग्रहीत किया जाता है। इस डेटा का भंडारण कच्चे, असम्पीडित प्रारूप में या RLE का उपयोग करके संकुचित किया जा सकता है। असम्पीडित प्रारूप में, बि टमैप डेटा केवल इंडेक्स का एक अनुक्रम है, प्रत्येक पिक्सेल के लिए एक, ऊपर से नीचे और बाएं से दाएं कॉलम में पंक्तियों में व्यवस्थित।
PALM इमेज फॉर्मेट के अनूठे पहलुओं में से एक एक ही इमेज के भीतर कई बिट डेप्थ के लिए इसका समर्थन है। इसका मतलब है कि एक इमेज में विभिन्न कलर रिज़ॉल्यूशन वाले क्षेत्र हो सकते हैं। उदाहरण के लिए, एक PALM इमेज में कम-कलर-डेप्थ सजावटी तत्व (1-बिट) के साथ एक उच्च-कलर-डेप्थ आइकन (8-बिट) हो सकता है। यह लचीलापन केवल इमेज की दृश्य गुणवत्ता के लिए आवश्यक होने पर उच्च बिट डेप्थ का उपयोग करके मेमोरी के कुशल उपयोग की अनुमति देता है।
PALM इमेज फॉर्मेट में कस्टम आइकन और मेनू ग्राफिक्स के लिए भी समर्थन शामिल है, जो पाम OS एप्लिकेशन के यूजर इंटरफेस के लिए आवश्यक हैं। इन इमेज को एप्लिकेशन कोड में एकीकृत किया जा सकता है और पाम OS API (एप्लिकेशन प्रोग्रामिंग इंटरफेस) का उपयोग करके डिवाइस प र प्रदर्शित किया जा सकता है। API PALM इमेज को लोड करने, प्रदर्शित करने और हेरफेर करने के लिए कार्य प्रदान करता है, जिससे डेवलपर्स के लिए अपने एप्लिकेशन में ग्राफिक्स को शामिल करना आसान हो जाता है।
पाम OS डिवाइस के संदर्भ में इसकी दक्षता और उपयोगिता के बावजूद, अधिक आधुनिक इमेज फॉर्मेट की तुलना में PALM इमेज फॉर्मेट की कई सीमाएँ हैं। उदाहरण के लिए, यह ट्रू कलर इमेज (24-बिट या उच्चतर) का समर्थन नहीं करता है, जो उन एप्लिकेशन में इसके उपयोग को सीमित करता है जिनके लिए उच्च-निष्ठा ग्राफिक्स की आवश्यकता होती है। इसके अतिरिक्त, यह फॉर्मेट उन्नत सुविधाओं जैसे लेयर, अल्फा चैनल (सरल पारदर्शिता से परे), या EXIF (एक्सचेंजेबल इमेज फाइल फॉर्मेट) जैसे मेटाडेटा का समर्थन नहीं करता है जो आमतौर पर JPEG या PNG जैसे फॉर्मेट में पाए जाते हैं।
PALM इमेज फॉर्मेट का व्यापक रूप से पाम OS डिवाइस और एप्लिकेशन के बाहर उपयोग नहीं किया जाता है। पाम OS PDA की गिरावट और अधिक उन्नत ऑपरेटिंग सिस्टम और ग्राफिक्स क्षमताओं वाले स्मार्टफोन और अन्य मोबाइल डिवाइस के उदय के साथ, PALM फॉर्मेट काफी हद तक अप्रचलित हो गया है। आधुनिक मोबाइल डिवाइस JPEG, PNG और GIF सहित इमेज फॉर्मेट की एक विस्तृत श्रृंखला का समर्थन करते हैं, जो PALM फॉर्मेट की तुलना में अधिक कलर डेप्थ, बेहतर संपीड़न और अधिक सुविधाएँ प्रदान करते हैं।
ऐतिहासिक और अभिलेखीय उद्देश्यों के लिए, PALM इमेज को अधिक समकालीन फॉर्मेट में बदलना आवश्यक हो सकता है। यह विशेष सॉफ़्टवेयर टूल का उपयोग करके किया जा सकता है जो PALM फॉर्मेट को पढ़ सकते हैं और इसे PNG या JPEG जैसे फॉर्मेट में बदल सकते हैं। ये टूल आमतौर पर PALM फ़ाइल संरचना को पार्स करते हैं, बिटमैप डेटा और कलर पैलेट को निक
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