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।
पोर्टेबल ग्रेमैप फॉर्मेट (PGM) एक व्यापक रूप से स्वीकृत और उपयोग किया जाने वाला फॉर्मेट है जो इमेज प्रोसेसिंग और कंप्यूटर ग्राफिक्स में ग्रेस्केल इमेज को एक सरल, बिना किसी अलंकरण वाले फॉर्मेट में दर्शाने के लिए उपयोग किया जाता है। इसका महत्व केवल इसकी सरलता में ही नहीं है, बल्कि विभिन्न कंप्यूटिंग प्लेटफॉर्म और सॉफ़्टवेयर इकोसिस्टम में इसके लचीलेपन और पोर्टेबिलिटी में भी है। PGM फॉर्मेट के संदर्भ में एक ग्रेस्केल इमेज में ग्रे के विभिन्न शेड होते हैं, जहां प्रत्येक पिक्सेल काले से सफेद तक की एक तीव्रता मान दर्शाता है। PGM मानक का निर्माण मुख्य रूप से कम से कम कम्प्यूटेशनल ओवरहेड के साथ इमेज को पार्स करने और हेरफेर करने में आसानी के लिए किया गया था, इस प्रकार यह त्वरित इमेज प्रोसेसिंग कार्यों और शैक्षिक उद्देश्यों के लिए विशेष रूप से उपयुक्त है।
एक PGM फ़ाइल की संरचना सीधी होती है, जिसमें एक हेडर होता है जिसके बाद इमेज डेटा होता है। हेडर को स्वयं चार भागों में विभाजित किया गया है: मैजिक नंबर, जो फ़ाइल को PGM के रूप में पहचानता है और इंगित करता है कि यह बाइनरी या ASCII फॉर्मेट में है; पिक्सेल में चौड़ाई और ऊंचाई द्वारा निर्दिष्ट इमेज के आयाम; अधिकतम ग्रे मान, जो प्रत्येक पिक्सेल के लिए संभावित तीव्रता मानों की सीमा निर्धारित करता है; और अंत में, टिप्पणियाँ, जो वैकल्पिक हैं और इमेज के बारे में अतिरिक्त जानकारी प्रदान करने के लिए शामिल की जा सकती हैं। मैजिक नंबर 'P2' एक ASCII PGM को इंगित करता है, जबकि 'P5' एक बाइनरी PGM को दर्शाता है। यह भेद मानवीय पठनीयता और संग्रहण दक्षता के बीच संतुलन को समायोजित करता है।
हेडर के बाद, इमेज डेटा को हेडर में निर्दिष्ट पिक्सेल आयामों के अनुरूप ग्रिड फॉर्मेट में रेखांकित किया गया है। एक ASCII PGM (P2) में, प्रत्येक पिक्सेल का तीव्रता मान सादे पाठ में सूचीबद्ध होता है, जो इमेज के ऊपरी-बाएँ कोने से निचले-दाएँ कोने तक क्रमबद्ध होता है, और व्हाइटस्पेस द्वारा अलग किया जाता है। मान 0 से लेकर, जो काले रंग का प्रतिनिधित्व करता है, अधिकतम ग्रे मान (हेडर में निर्दिष्ट) तक होता है, जो सफेद रंग का प्रतिनिधित्व करता है। इस फॉर्मेट की पठनीयता आसान संपादन और डिबगिंग की सुविधा प्रदान करती है लेकिन इसके बाइनरी समकक्ष की तुलना में फ़ाइल आकार और पार्सिंग गति के मामले में कम कुशल है।
दूसरी ओर, बाइनरी PGM फ़ाइलें (P5) तीव्रता मानों के लिए बाइनरी प्रतिनिधित्व का उपयोग करके इमेज डेटा को अधिक कॉम्पैक्ट रूप में एन्कोड करती हैं। यह फॉर्मेट फ़ाइल आकार को काफी कम कर देता है और तेज़ रीड/रा इट ऑपरेशन की अनुमति देता है, जो उन अनुप्रयोगों के लिए फायदेमंद है जो बड़ी मात्रा में इमेज को संभालते हैं या उच्च प्रदर्शन की आवश्यकता होती है। हालाँकि, ट्रेड-ऑफ़ यह है कि बाइनरी फ़ाइलें मानव-पठनीय नहीं होती हैं और देखने और संपादन के लिए विशेष सॉफ़्टवेयर की आवश्यकता होती है। बाइनरी PGM को प्रोसेस करते समय, बाइनरी डेटा को सही ढंग से संभालना महत्वपूर्ण है, फ़ाइल की एन्कोडिंग और सिस्टम की आर्किटेक्चर को ध्यान में रखते हुए, विशेष रूप से एंडियननेस के संबंध में।
PGM फॉर्मेट का लचीलापन हेडर में इसके अधिकतम ग्रे मान पैरामीटर द्वारा प्रदर्शित किया जाता है। यह मान इमेज की बिट गहराई को निर्धारित करता है, जो बदले में ग्रेस्केल तीव्रता की सीमा निर्धारित करता है जिसे दर्शाया जा सकता है। एक सामान्य विकल्प 255 है, जिसका अर्थ है कि प्रत्येक पिक्सेल 0 और 255 के बीच कोई भी मान ले सकता है, जिससे 8-बिट इमेज में ग्रे के 256 अलग-अलग शेड की अनुमति मिलती है। यह सेटिंग अधिकांश अनुप्रयोगों के लिए पर्याप्त है; हालाँकि, PGM फॉर्मेट अधिकतम ग्रे मान को बढ़ाकर उच्च बिट गहराई को समायोजित कर सकता है, जैसे कि प्रति पिक्सेल 16 बिट। यह सुविधा तीव्रता के महीन उन्नयन के साथ इमेज के प्रतिनिधित्व को सक्षम बनाती है, जो उच्च-गतिशील-रेंज इमेजिंग अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त है।
PGM फॉर्मेट की सरलता इसके हेरफेर और प्रोसेसिंग तक भी फैली हुई है। चूंकि फॉर्मेट अच्छी तरह से प्रलेखित है और अधिक परिष्कृत इमेज फॉर्मेट में पाई जाने वाली जटिल विशेषताओं का अभाव है, PGM इमेज को पार्स करने, संशोधित करने और उत्पन्न करने के लिए प्रोग्राम लिखना बुनियादी प्रोग्रामिंग कौशल के साथ पूरा किया जा सकता है। यह पहुंच इमेज प्रोसेसिंग में प्रयोग और सीखने की सुविधा प्रदान करती है, जिससे PGM शैक्षणिक सेटिंग्स और शौकीनों के बीच एक लोकप्रिय विकल्प बन जाता है। इसके अलावा, फॉर्मेट की सरल प्रकृति फ़िल्टरिंग, एज डिटेक्शन और कंट्रास्ट एडजस्टमेंट जैसे कार्यों के लिए एल्गोरिदम के कुशल कार्यान्वयन की अनुमति देती है, जो अनुसंधान और व्यावहारिक अनुप्रयोगों दोनों में इसके निरंतर उपयोग में योगदान करती है।
अपनी खूबियों के बावजूद, PGM फॉर्मेट की सीमाएँ भी हैं। सबसे उल्लेखनीय रंगीन इमेज के लिए समर्थन की कमी है, क्योंकि यह स्वाभाविक रूप से ग्रेस्केल के लिए डिज़ाइन किया गया है। जबकि यह उन अनुप्रयोगों के लिए कोई कमी नहीं है जो विशेष रूप से मोनोक्रोमैटिक इमेज से निपटते हैं, रंगीन जानकारी की आवश्यकता वाले कार्यों के लिए, किसी को नेटपीबीएम फॉर्मेट परिवार में इसके भाई-बहनों की ओर रुख करना चाहिए, जैसे कि रंगीन इमेज के लिए पोर्टेबल पिक्समैप फॉर्मेट (PPM)। इसके अतिरिक्त, PGM फॉर्मेट की सादगी का मतलब है कि यह आधुनिक सुविधाओं का समर्थन नहीं करता है जैसे कि संपीड़न, मेटाडेटा संग्रहण (मूल टिप्पणियों से परे), या परतें, जो JPEG या PNG जैसे अधिक जटिल फॉर्मेट में उपलब्ध हैं। यह सीमा उच्च-रिज़ॉल्यूशन इमेज के लिए बड़े फ़ाइल आकार का कारण बन सकती है और संभावित रूप से कुछ अनुप्रयोगों में इसके उपयोग को प्रतिबंधित कर सकती है।
PGM फॉर्मेट की संगतता और अन्य फॉर्मेट के साथ रूपांतरण में आसानी इसके उल्लेखनीय लाभों में से हैं। चूंकि यह इमेज डेटा को एक सरल और प्रलेखित तरीके से एन्कोड करता है, इसलिए PGM इमेज को अन्य फॉर्मेट में बदलना - या इसके विपरीत - अपेक्षाकृत सरल है। यह क्षमता इसे इमेज प्रोसेसिंग पाइपलाइन के लिए एक उत्कृष्ट मध्यवर्ती फॉर्मेट बनाती है, जहां इमेज विभिन्न फॉर्मेट से प्राप्त की जा सकती है, सादगी के लिए PGM में प्रोसेस की जा सकती है, और फिर वितरण या संग्रहण के लिए उपयुक्त अंतिम फॉर्मेट में परिवर्तित की जा सकती है। विभिन्न प्रोग्रामिंग भाषाओं में कई उपयोगिताएँ और
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