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।
PAM (पोर्टेबल आर्बिट्रेरी मैप) इमेज फॉर्मेट, नेटपीबीएम प्रोजेक्ट के अंतर्गत डिजाइन किए गए इमेज फाइल फॉर्मेट के परिवार का एक अपेक्षाकृत कम ज्ञात सदस्य है। यह एक अत्यधिक लचीला फॉर्मेट है जो विभिन्न गहराई और पिक्सेल डेटा के प्रकारों के साथ इमेज प्रकारों की एक विस्तृत श्रृंखला का प्रतिनिधित्व कर सकता है। PAM अनिवार्य रूप से पहले के PBM (पोर्टेबल बिटमैप), PGM (पोर्टेबल ग्रेमैप), और PPM (पोर्टेबल पिक्समैप) फॉर्मेट का एक विस्तार है, जिन्हें सामूहिक रूप से PNM (पोर्टेबल एनी मैप) फॉर्मेट के रूप में जाना जाता है, जिन्हें फीचर और कम्प्रेशन की कीमत पर सरलता और उपयोग में आसानी के लिए डिजाइन किया गया था। PAM को इन फॉर्मेट की सीमाओं को दूर करने के लिए पेश किया गया था, जबकि उनकी सरलता और उपयोग में आसानी को बनाए रखा गया था।
PAM फॉर्मेट को डिवाइस और प्लेटफॉर्म-स्वतंत्र होने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसका अर्थ है कि इस फॉर्मेट में सेव की गई इमेज को किसी भी सिस्टम पर कम्पैटिबिलिटी समस्याओं की चिंता किए बिना खोला और हेरफेर किया जा सकता है। यह इमेज डेटा को एक प्लेन-टेक्स्ट या बाइनरी फॉर्मेट में स्टोर करके प्राप्त किया जाता है जिसे विभिन्न प्रकार के सॉफ़्टवेयर द्वारा आसानी से पढ़ा और लिखा जा सकता है। यह फॉर्मेट एक्सटेंडेबल भी है, जो पुराने वर्शन के साथ कम्पैटिबिलिटी को तोड़े बिना नए फीचर और क्षमताओं को शामिल करने की अनुमति देता है।
एक PAM फ़ाइल में इमेज डेटा के बाद एक हेडर होता है। हेडर ASCII टेक्स्ट है जो इमेज की चौड़ाई, ऊंचाई, गहराई और अधिकतम मान को निर्दिष्ट करता है, साथ ही ट्यूपल प्रकार जो कलर स्पेस को परिभाषित करता है। हेडर मैजिक नंबर 'P7' से शुरू होता है, उसके बाद न्यूलाइन-सेपरेटेड टैग की एक श्रृं खला होती है जो आवश्यक मेटाडेटा प्रदान करती है। इमेज डेटा तुरंत हेडर का अनुसरण करता है और इसे बाइनरी या ASCII फॉर्मेट में स्टोर किया जा सकता है, बाइनरी इसके छोटे फ़ाइल आकार और तेज़ प्रोसेसिंग समय के कारण अधिक सामान्य विकल्प है।
PAM हेडर में निर्दिष्ट गहराई पिक्सेल प्रति चैनल या घटकों की संख्या को इंगित करती है। उदाहरण के लिए, 3 की गहराई आमतौर पर एक कलर इमेज के लाल, हरे और नीले चैनल का प्रतिनिधित्व करती है, जबकि 4 की गहराई में पारदर्शिता के लिए एक अतिरिक्त अल्फा चैनल शामिल हो सकता है। अधिकतम मान, जिसे हेडर में भी निर्दिष्ट किया गया है, किसी भी चैनल के लिए अधिकतम मान को इंगित करता है, जो बदले में इमेज की बिट गहराई निर्धारित करता है। उदाहरण के लिए, 255 का अधिकतम मान प्रति चैनल 8 बिट से मेल खाता है।
ट्यूपल प्रकार PAM फॉर्मेट की एक प्रमुख विशेषता है, क्योंकि यह पिक्सेल डेटा की व्याख्या को परिभाषित करता है। सामान्य ट्यूपल प्रकारों में 'BLACKANDWHITE', 'GRAYSCALE', 'RGB', और 'RGB_ALPHA' शामिल हैं। यह लचीलापन PAM फ़ाइलों को विभिन्न प्रकार के इमेज प्रकारों का प्रतिनिधित्व करने की अनुमति देता है, साधारण ब्लैक एंड व्हाइट इमेज से लेकर पारदर्शिता के साथ पूर्ण-रंगीन इमेज तक। इसके अतिरिक्त, कस्टम ट्यूपल प्रकारों को परिभाषित किया जा सकता है, जिससे फॉर्मेट एक्सटेंसिबल और विशेष इमेजिंग आवश्यकताओं के अनुकूल हो जाता है।
PAM फ़ाइलों में हेडर में वैकल्पिक कमेंट लाइनें भी शामिल हो सकती हैं, जो '#' कैरेक्टर से शुरू होती हैं। ये कमेंट इमेज रीडर द्वारा अनदेखी की जाती हैं और मानव पाठकों के लिए अभिप्रेत हैं। उनका उपयोग मेटाडेटा को स्टोर करने के लिए किया जा सकता है जैसे कि इमेज की निर्माण तिथि, इमेज को उत्पन्न करने के लिए उपयोग किया जाने वाला सॉफ़्टवेयर, या कोई अन्य प्रासंगिक जानकारी जो मानक हेडर फ़ील्ड में फिट नहीं होती है।
PAM फ़ाइल में इमेज डेटा ट्यूपल के अनुक्रम में संग्रहीत किया जाता है, प्रत्येक ट्यूपल एक पिक्सेल का प्रतिनिधित्व करता है। ट्यूपल को बाएं से दाएं और ऊपर से नीचे की ओर व्यवस्थित किया जाता है, जो इमेज के टॉप-लेफ्ट पिक्सेल से शुरू होता है। बाइनरी फॉर्मेट में, ट्यूपल के प्रत्येक चैनल के लिए डेटा को बाइनरी पूर्णांक के रूप में संग्रहीत किया जाता है, प्रति चैनल बाइट की संख्या हेडर में निर्दिष्ट अधिकतम मान द्वारा निर्धारित की जाती है। ASCII फॉर्मेट में, चैनल मानों को ASCII दशमलव संख्याओं के रूप में दर्शाया जाता है जो व्हाइटस्पेस द्वारा अलग किए जाते हैं।
PAM फॉर्मेट के फायदों में से एक इसकी सरलता है, जो इसे पार्स और जेनरेट करना आसान बनाती है। यह सरलता फ़ाइल आकार की कीमत पर आती है, क्योंकि PAM में कोई अंतर्निहित कम्प्रेशन तंत्र शामिल नहीं है। हालाँकि, PAM फ़ाइलों को gzip या bzip2 जैसे सामान्य-उद्देश्य कम्प्रेशन एल्गोरिदम का उपयोग करके बाहरी रूप से संपीड़ित किया जा सकता है, जो स्टोरेज या ट्रांसमिशन के लिए फ़ाइल आकार को काफी कम कर सकता है।
अपने फायदों के बावजूद, PAM फॉर्मेट का मुख्यधारा में व्यापक रूप से उपयोग नहीं किया जाता है क्योंकि JPEG, PNG और GIF जैसे अन्य इमेज फॉर्मेट का प्रभुत्व है, जो अंतर्निहित कम्प्रेशन प्रदान करते हैं और सॉफ़्टवेयर और हार्डवेयर की एक विस्तृत श्रृंखला द्वारा समर्थित हैं। हालाँकि, PAM कुछ अनुप्रयोगों के लिए एक मूल्यवान फॉर्मेट बना हुआ है, विशेष रूप से वे जो उच्च स्तर के लचीलेपन की आवश्यकता होती है या जिनमें इमेज प्रोसेसिंग या विश्लेषण कार्य शामिल होते हैं जहाँ फॉर्मेट की सरलता और सटीकता फायदेमंद होती है।
सॉफ़्टवेयर विकास के संदर्भ में, PAM फॉर्मेट को अक्सर इमेज प्रोसेसिंग पाइपलाइन में एक मध्यवर्ती फॉर्मेट के रूप में उपयोग किया जाता है। इसकी सीधी संरचना इसे कस्टम स्क्रिप्ट या प्रोग्राम के साथ हेरफेर करना आसान बनाती है, और इसका लचीलापन इसे सूचना की हानि के बिना विभिन्न प्रोसेसिंग चरणों के आउटपुट को समायोजित करने की अनुमति देता है। उदाहरण के लिए, एक इमेज को PAM फॉर्मेट में परिवर्तित किया जा सकता है, फ़िल्टर या परिवर्तन लागू करने के लिए संसाधित किया जा सकता है, और फिर प्रदर्शन या वितरण के लिए अधिक सामान्य फॉर्मेट में परिवर्तित किया जा सकता है।
PAM और अन्य नेटपीबीएम फॉर्मेट के साथ काम करने के लिए नेटपीबीएम लाइब्रेरी प्राथमिक सॉफ़्टवेयर पैकेज है। यह फॉर्मेट के बीच कनवर्ट करने के लिए कमांड-लाइन टूल का एक संग्रह प्रदान करता है, साथ ही स्केलिंग, क्रॉपिंग और कलर एडजस्टमेंट जैसे बुनियादी इमेज हेरफेर करने के लिए भी। लाइब्रेरी में C और अन्य भाषाओं के लिए प्रोग्रामिंग इंटरफ़ेस भी शामिल हैं, जिससे डेवलपर्स अपने अनुप्रयोग ों के भीतर PAM फ़ाइलों को सीधे पढ़ और लिख सकते हैं।
PAM फॉर्मेट के साथ काम करने
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