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।
PSB (फ़ोटोशॉप बिग) इमेज फ़ॉर्मेट एक फ़ाइल फ़ॉर्मेट है जिसका उपयोग विशेष रूप से Adobe Photoshop में उन इमेज के लिए किया जाता है जो मानक PSD (फ़ोटोशॉप डॉक्यूमेंट) फ़ॉर्मेट की आकार सीमाओं से अधिक होती हैं। जबकि PSD फ़ॉर्मेट को व्यापक रूप से मान्यता प्राप्त है और इसका उपयोग डिजिटल इमेजरी के जटिल विवरणों जैसे लेयर, टेक्स्ट, मास्क और रंग प्रोफ़ाइल को संरक्षित करने की क्षमता के लिए किया जाता है, इसकी सीमा इसके आकार की बाध्यता में निहित है। PSD फ़ाइलों की अधिकतम ऊँचाई और चौड़ाई 30,000 पिक्सेल होती है और फ़ाइल का आकार 2GB तक सीमित होता है, जो उच्च-रिज़ॉल्यूशन फ़ोटोग्राफ़ी, डिजिटल पेंटिंग और विस्तृत ग्राफ़िक डिज़ाइन के क्षेत्र में कभी-कभी प्रतिबंधात्मक हो सकता है। PSB फ़ॉर्मेट को बड़ी इमेज फ़ाइलों की आवश्यकता को समायोजित करने के लिए पेश किया गया था, जो किसी भी दिशा में 300,000 पिक्सेल तक के आयामों का समर्थन करता है और एक फ़ाइल आकार के साथ जो 4 एक्साबाइट से अधिक हो सकता है, जो क्षमता में एक महत्वपूर्ण छलांग प्रदान करता है।
PSB फ़ॉर्मेट के महत्व और उपयोगिता को समझने के लिए, तकनीकी विशिष्टताओं में तल्लीन होना आवश्यक है जो इसे अपने पूर्ववर्ती, PSD फ़ॉर्मेट से अलग करते हैं। मुख्य अंतरों में से एक फ़ाइल संरचना में निहित है, विशेष रूप से इमेज डेटा को कैसे संग्रहीत और प्रबंधित किया जाता है। PSB एक समान लेयर-आधारित रचना प्रणाली को नियोजित करता है, जिससे उपयोगकर्ता अन्य लेयर के अंतर्निहित पिक्सेल को बदले बिना किसी इमेज के अलग-अलग घटकों में हेरफेर कर सकते हैं। हालाँकि, काफी बड़े फ़ाइल आकार और बढ़ी हुई डेटा मात्रा को प्रबंधित करने के लिए, PSB PSD की फ़ाइल संरचना के एक संशोधित संस्करण का उपयोग करता है, अधिक कुशल डेटा संपीड़न विधियों और अनुकूलित संग्रहण एल्गोरिदम को लागू करता है जो पर्याप्त मात्रा में जानकारी को कुशलतापूर्वक संभालने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।
PSB फ़ॉर्मेट का एक अन्य तकनीकी पहलू Adobe पारिस्थितिकी तंत्र और उसके बाहर इसकी संगतता और अंतर-संचालन क्षमता है। जबकि स्वाभाविक रूप से फ़ोटोशॉप में उपयोग के लिए डिज़ाइन किया गया है, PSB फ़ाइलों को Adobe Illustrator और Adobe InDesign जैसे अन्य Adobe अनुप्रयोगों में साझा किया जा सकता है और खोला जा सकता है, हालाँकि कुछ सीमाओं के साथ जो उच्च-रिज़ॉल्यूशन इमेजरी को संसाधित करने की विशिष्ट एप्लिकेशन की क्षमता पर आधारित हैं। इंटरऑपरेबिलिटी तृतीय-पक्ष सॉफ़्टवेयर तक भी फैली हुई है, जिसमें कई लोकप्रिय ग्राफ़िक डिज़ाइन और फ़ोटो संपादन टूल PSB फ़ाइलों के लिए अलग-अलग स्तर का समर्थन प्रदान करते हैं। यह सुनिश्चित करता है कि उपयोगकर्ता एक सॉफ़्टवेयर वातावरण तक ही सीमित नहीं हैं और व्यापक रचनात्मक वर्कफ़्लो में PSB फ़ाइलों को एकीकृत कर सकते हैं।
फ़ाइल अखंडता और डेटा गुणवत्ता का संरक्षण डिजिटल इमेजरी में सर्वोपरि है, खासकर जब पेशेवर उपयोग के लिए उच्च-रिज़ॉल्यूशन फ़ाइलों से निपटना हो। PSB फ़ॉर्मेट को मजबूत तंत्र के साथ डिज़ाइन किया गया है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि फ़ाइलों को सहेजे जाने, बंद किए जाने, फिर से खोले जाने या साझा किए जाने पर लेयर, रंग प्रोफ़ाइल और मेटाडेटा जैसे विवरण सटीक रूप से बनाए रखे जाएं। यह सावधानीपूर्वक डेटा सत्यापन प्रक्रियाओं और त्रुटि-जांच एल्गोरिदम के माध्यम से प्राप्त किया जाता है जो फ़ाइल संचालन के दौरान चलते हैं, डेटा भ्रष्टाचार और इमेज निष्ठा के नुकसान से सुरक्षा करते हैं। ऐसी विशेषताएं उन पेशेवरों के लिए महत्वपूर्ण हैं जो अपने काम में उच्चतम स्तर की सटीकता की मांग करते हैं।
वर्कफ़्लो दक्षता के लिए PSB फ़ॉर्मेट के निहितार्थों पर चर्चा करते समय, बड़ी फ़ाइलों को संभालने से जुड़े प्र दर्शन विचारों को ध्यान में रखना आवश्यक है। बढ़ा हुआ फ़ाइल आकार संग्रहण आवश्यकताओं और सिस्टम प्रदर्शन के संदर्भ में चुनौतियाँ पैदा कर सकता है। PSB फ़ाइलों को खोलने, सहेजने या संपादित करने जैसे परिचालन कार्यों के लिए पर्याप्त कम्प्यूटेशनल संसाधनों की आवश्यकता होती है, जिसमें RAM और CPU शक्ति शामिल है। नतीजतन, हार्डवेयर विनिर्देशों को अनुकूलित करना और प्रदर्शन के लिए सॉफ़्टवेयर सेटिंग्स को कॉन्फ़िगर करना उन पेशेवरों के लिए महत्वपूर्ण कदम हैं जो अपने वर्कफ़्लो में PSB फ़ाइलों को मूल रूप से शामिल करना चाहते हैं।
PSB फ़ॉर्मेट का आगमन अल्ट्रा-हाई-रिज़ॉल्यूशन मीडिया के निर्माण और उपभोग की दिशा में एक व्यापक उद्योग प्रवृत्ति को भी दर्शाता है। जैसे-जैसे दृश्य मीडिया की गुणवत्ता, विवरण और आयामीता बढ़ती जा रही है, PSB जैसे प्रारूप यह सुनिश्चित करते हैं कि सॉफ़्टवेयर क्षमताएँ फ़ोटोग्राफ़ ी, ग्राफ़िक डिज़ाइन, डिजिटल कला और संबंधित क्षेत्रों में पेशेवरों की मांगों के साथ तालमेल बिठाती रहें। यह प्रवृत्ति कुशल डेटा हैंडलिंग और संग्रहण समाधान विकसित करने के महत्व को रेखांकित करती है जो गति या पहुँच की गुणवत्ता से समझौता किए बिना बढ़ते फ़ाइल आकार को समायोजित कर सकते हैं।
सुरक्षा और गोपनीयता संबंधी चिंताएँ डिजिटल फ़ाइलों को संभालने में निहित हैं, विशेष रूप से वे जिनमें संवेदनशील जानकारी या मालिकाना रचनात्मक सामग्री होती है। PSB फ़ॉर्मेट इन चिंताओं को दूर करने के लिए कई सुरक्षा सुविधाओं को शामिल करता है, जिसमें फ़ाइल एन्क्रिप्शन, एक्सेस नियंत्रण और डिजिटल वॉटरमार्किंग के विकल्प शामिल हैं। ये उपाय अनधिकृत पहुँच, प्रतिलिपि बनाने या फ़ाइलों में परिवर्तन के विरुद्ध सुरक्षा की परतें जोड़ते हैं, जिससे उपयोगकर्ताओं को उनके काम की सुरक्षा के बारे में मन की शांति मि लती है।
PSB फ़ॉर्मेट का एक अन्य महत्वपूर्ण पहलू उन्नत इमेजिंग सुविधाओं और कार्यक्षमताओं के लिए इसका समर्थन है। इनमें उच्च गतिशील रेंज (HDR) इमेजरी, व्यापक गहराई वाले मानचित्र और व्यापक रंग प्रबंधन प्रणालियाँ शामिल हैं जो विभिन्न उपकरणों में सटीक रंग प्रजनन प्राप्त करने के लिए महत्वपूर्ण हैं। इसके अलावा, PSB फ़ॉर्मेट विस्तृत 3D मॉडल और बनावट को संग्रहीत कर सकता है, जो इसे 3D डिज़ाइन और एनीमेशन में काम करने वाले पेशेवरों के लिए एक अनिवार्य उपकरण बनाता है। समर्थित सुविधाओं की यह विस्तृत श्रृंखला PSB फ़ॉर्मेट को न केवल बड़ी इमेज के लिए एक समाधान बनाती है बल्कि विभिन्न जटिल और विस्तृत परियोजनाओं के लिए एक बहुमुखी उपकरण भी बनाती है।
अपने कई लाभों के बावजूद, PSB फ़ॉर्मेट कुछ चुनौतियाँ भी प्रस्तुत करता है, विशेष रूप से फ़ाइल प्रबंधन और सहयोग के संबंध में। विशाल फ़ाइल आकार PSB फ़ाइलों को साझ ा करना बोझिल बना सकते हैं, जिसके लिए विशेष फ़ाइल स्थानांतरण सेवाओं या क्लाउड संग्रहण समा
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