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।
पोर्टेबल पिक्समैप (PPM) फॉर्मेट एक सबसे सरल लेकिन शक्तिशाली रेस्टर ग्राफिक्स फॉर्मेट है जो नेटपीबीएम प्रोजेक्ट के हिस्से के रूप में उभरा। PPM फॉर्मेट, अपने डिजाइन में स्वाभाविक रूप से सीधा, रंगीन छवियों को एक बेयरबोन तरीके से प्रस्तुत करने का एक साधन प्रदान करता है जो इसे मनुष्यों और मशीनों दोनों के लिए पढ़ने और लिखने के लिए अविश्वसनीय रूप से सुलभ बनाता है। इसे नेटपीबीएम फॉर्मेट के अंतर्गत वर्गीकृत किया गया है, साथ ही काले और सफेद छवियों के लिए पोर्टेबल बिट मैप (PBM) और ग्रेस्केल छवियों के लिए पोर्टेबल ग्रे मैप (PGM) भी शामिल है। इनमें से प्रत्येक फॉर्मेट को अलग-अलग रंग की गहराई और जटिलता वाली छवियों को एनकैप्सुलेट करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसमें रंग प्रतिनिधित्व के मामले में PPM उनमें से सबसे परिष्कृत है।
PPM फॉर्मेट एक साधारण ASCII टेक्स्ट फ़ाइल (हालाँकि एक बाइनरी प्रतिनिधित्व भी सामान्य है) के संदर्भ में एक छवि को परिभाषित करता है जो पिक्सेल रंग की जानकारी को सीधे तरीके से निर्दिष्ट करता है। यह एक 'मैजिक नंबर' से शुरू होता है जो इंगित करता है कि फ़ाइल ASCII (P3) या बाइनरी (P6) फॉर्मेट में है, इसके बाद व्हाइटस्पेस, छवि के आयाम (चौड़ाई और ऊंचाई), अधिकतम रंग मान और फिर वास्तविक पिक्सेल डेटा आता है। PPM फ़ाइल में पिक्सेल डेटा में RGB रंग मान होते हैं जिनमें प्रत्येक घटक 0 से निर्दिष्ट अधिकतम मान तक होता है, आमतौर पर 255, प्रति पिक्सेल 16 मिलियन से अधिक संभावित रंग संयोजन की अनुमति देता है।
PPM फॉर्मेट के मुख्य लाभों में से एक इसकी सादगी है। PPM फ़ाइल की संरचना इतनी सीधी है कि ASCII मोड में होने पर इसे मूल टेक्स्ट एडिटिंग टूल के साथ आसानी से उत्पन्न या संशोधित किया जा सकता है। यह सादगी इसके प्रसंस्करण तक भी फैल ी हुई है; JPEG या PNG जैसे अधिक जटिल फॉर्मेट की तुलना में PPM छवियों को पार्स या उत्पन्न करने के लिए सॉफ़्टवेयर लिखने के लिए न्यूनतम प्रयास की आवश्यकता होती है। इस सुगमता ने PPM को अकादमिक सेटिंग्स में या शौकीनों के बीच बुनियादी इमेजिंग कार्यों के लिए एक पसंदीदा विकल्प बना दिया है, और इमेज प्रोसेसिंग या कंप्यूटर ग्राफिक्स प्रोग्रामिंग के बारे में सीखने वालों के लिए एक कदम के रूप में भी बनाया है।
इसके लाभों के बावजूद, PPM फॉर्मेट में उल्लेखनीय सीमाएँ हैं जो इसकी सादगी से उपजी हैं। इनमें से सबसे महत्वपूर्ण किसी भी संपीड़न तंत्र की कमी है, जिसके परिणामस्वरूप फ़ाइलें JPEG या PNG जैसे अधिक परिष्कृत फॉर्मेट में अपने समकक्षों की तुलना में काफी बड़ी होती हैं। यह PPM को वेब उपयोग या किसी भी एप्लिकेशन के लिए कम उपयुक्त बनाता है जहाँ संग्रहण स्थान और बैंडविड्थ चिंताएँ हैं। इसके अतिरिक्त, PPM फॉर्मेट पार दर्शिता, परतों या मेटाडेटा (जैसे रंग प्रोफ़ाइल या EXIF डेटा) के किसी भी रूप का समर्थन नहीं करता है, जो अधिक जटिल ग्राफिक डिज़ाइन या फ़ोटोग्राफ़ी वर्कफ़्लो में इसकी उपयोगिता को सीमित कर सकता है।
PPM फ़ाइल बनाने या देखने के लिए, कोई नेटपीबीएम पैकेज में उपलब्ध विभिन्न प्रकार के टूल का उपयोग कर सकता है, या इस फॉर्मेट का समर्थन करने वाले कई अन्य ग्राफिक सॉफ़्टवेयर टूल के माध्यम से कर सकता है। सॉफ़्टवेयर डेवलपर्स और शोधकर्ता इसके कार्यान्वयन में आसानी के लिए PPM फॉर्मेट की सराहना करते हैं। PPM फ़ाइलों को पार्स करना, विशेष रूप से ASCII मोड में, सीधा है, क्योंकि इसमें टेक्स्ट की पंक्तियों को पढ़ना और फॉर्मेट के न्यूनतम विनिर्देशों के अनुसार उनकी व्याख्या करना शामिल है। PPM छवियों को आउटपुट करने वाला सॉफ़्टवेयर लिखना उतना ही सरल हो सकता है, जो इसे ग्राफिक्स प्रोग्रामिंग पाठ्यक्रमों में प्रारंभिक परियोजनाओं या त्वरित प्रोटोटाइपिंग के लिए एक उत्कृष्ट विकल्प बनाता है।
व्यावहारिक रूप से, PPM फ़ाइलों के साथ काम करने में इसकी संरचना को गहराई से समझना शामिल है। एक फ़ाइल एक मैजिक नंबर ('ASCII के लिए P3' या बाइनरी के लिए 'P6') से शुरू होती है, जिसके बाद व्हाइटस्पेस वर्ण होते हैं। मैजिक नंबर के बाद, छवि के आयाम दो पूर्णांकों के रूप में प्रदान किए जाते हैं जो क्रमशः छवि की चौड़ाई और ऊंचाई का प्रतिनिधित्व करते हैं। इन्हें व्हाइटस्पेस द्वारा भी अलग किया जाता है। आयामों के बाद, अधिकतम रंग मान निर्दिष्ट किया जाता है, जो प्रत्येक RGB मान की सीमा को निर्धारित करता है। ज्यादातर मामलों में, यह मान 255 होता है, यह दर्शाता है कि प्रत्येक रंग घटक (लाल, हरा और नीला) 0 से 255 तक हो सकता है।
हेडर के बाद, प्रत्येक पिक्सेल के लिए RGB मान आते हैं। ASCII मोड (P3) में, ये मान सादे पाठ में अलग-अलग संख्याओं के रूप में लिखे जाते हैं, जिसमें प्रत्येक RGB ट्रिपल एक पिक्सेल का प्रतिनिधित्व करता है। पिक्सेल बाईं से दाईं और ऊपर से नीचे की पंक्तियों में रखे गए हैं। बाइनरी मोड (P6) में, रंग मानों को अधिक कॉम्पैक्ट बाइनरी फॉर्मेट में दर्शाया जाता है, जो कम मानव-पठनीय होते हुए भी, कंप्यूटर द्वारा अधिक कुशलता से पार्स किया जा सकता है। RGB ट्रिपल का प्रत्येक घटक आमतौर पर एक एकल बाइट होता है, जिससे एक अधिक सुव्यवस्थित फ़ाइल बनती है, जो संपीड़न की कमी के बावजूद, अपने ASCII समकक्ष की तुलना में पढ़ने और लिखने में तेज होती है।
अधिक उन्नत और जटिल छवि फॉर्मेट की ओर बदलाव के बावजूद जो संपीड़न और अतिरिक्त सुविधाएँ प्रदान करते हैं, PPM फॉर्मेट विभिन्न विशिष्ट संदर्भों में अपनी प्रासंगिकता बनाए रखता है। छवि प्रसंस्करण अनुसंधान में एक सामान्य भाजक के रूप में सेवा करने की इसकी क्षमता, जहां फोकस फ़ाइल स्वरूपों की बारीकियों की तुलन ा में एल्गोरिदम पर अधिक है, को अतिरंजित नहीं किया जा सकता है। इसके अतिरिक्त, फॉर्मेट की सादगी और संपीड़न की कमी इसे उन परिदृश्यों के लिए एक आदर्श विकल्प बनाती है जहां छवि हेरफेर निष्ठा सर्वोपरि है, क्योंकि संपीड़न कलाकृतियों से छवि गुणवत्ता का कोई नुकसान नहीं होता है।
फ़ाइल आकार के मुद्दे को संबोधित करते हुए, जो PPM फॉर्मेट की एक महत्वपूर्ण कमी है, कोई बाहरी संपीड़न टूल को वर्कअराउंड के रूप में मान सकता है। जबकि यह संपीड़न को फ़ाइल स्वरूप के भीतर ही एकीकृत नहीं करता है, gzip जैसे टूल PPM फ़ाइलों के लिए आवश्यक संग्रहण स्थान को काफी कम कर सकते हैं, जिससे उन्हें स्थानांतरण या संग्रह उद्देश्यों के लिए अधिक प्रबंधनीय बनाया जा सकता है। हालाँकि, यह दृष्टिकोण वर्कफ़्लो में एक अतिरिक्त कदम जोड़ता है, क्योंकि छवियों को देखने या संपादित करने की प्रक्रिया से फ़ाइलों को अलग से संपीड़ित और डीकं प्रेस करने की आवश्यकता होती है।
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