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।
SUN इमेज फॉर्मेट एक विशेष फ़ाइल फॉर्मेट है जिसे हाई-रेजोल्यूशन, हाई-फिडेलिटी इमेज को कुशलतापूर्वक स्टोर और ट्रांसमिट करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। JPEG, PNG या TIFF जैसे अधिक सामान्य इमेज फॉर्मेट के विपरीत, SUN फॉर्मेट उन परिदृश्यों के लिए तैयार किया गया है जिनमें सटीक रंग प्रतिनिधित्व और विवरण संरक्षण की आवश्यकता होती है, जिसका उपयोग अक्सर पेशेवर फोटोग्राफी, डिजिटल कला और वैज्ञानिक इमेजिंग में किया जाता है। यह गहन तकनीकी व्याख्याकार SUN फॉर्मेट की संरचना, संपीड़न तकनीकों, रंग प्रबंधन और विभिन्न अनुप्रयोगों में इसके तुलन ात्मक लाभों और नुकसानों की पड़ताल करेगा।
अपने मूल में, SUN इमेज फॉर्मेट में एक मजबूत, अनुकूलनीय संरचना होती है जो ग्रेस्केल से लेकर पूर्ण-रंग इमेजरी तक, विभिन्न प्रकार की इमेज को संभालने में सक्षम होती है, जिसमें sRGB, Adobe RGB और ProPhoto RGB जैसे विभिन्न रंग स्थानों के लिए समर्थन शामिल है। यह अनुकूलनशीलता SUN फ़ाइलों को विभिन्न उपकरणों और देखने की स्थितियों में रंग सटीकता और इमेज गुणवत्ता बनाए रखने की अनुमति देती है, जो रंग-महत्वपूर्ण अनुप्रयोगों के लिए एक महत्वपूर्ण आवश्यकता है। प्रत्येक SUN फ़ाइल इमेज के बारे में मेटाडेटा को एनकैप्सुलेट करती है, जिसमें रंग प्रोफ़ाइल भी शामिल है, जो सुसंगत रंग प्रतिपादन सुनिश्चित करती है।
SUN फॉर्मेट एक उन्नत, दोषरहित संपीड़न एल्गोरिथम को नियोजित करता है जो अत्यधिक कुशल है और इमेज गुणवत्ता में कोई हानि सुनिश्चित नहीं करता है। JPEG जैसे फॉर्मेट में उपयोग किए जाने वाले दोषपूर्ण संपीड़न एल्गोरिदम के विपरीत, जो छोटे फ़ाइल आकार के लिए विवरण का त्याग करते हैं, SUN का दोषरहित संपीड़न प्रत्येक पिक्सेल के डेटा को बरकरार रखता है। यह उन अनुप्रयोगों के लिए विशेष रूप से महत्वपूर्ण है जहां इमेज विवरण और निष्ठा से समझौता नहीं किया जा सकता है, जैसे डिजिटल संग्रह, चिकित्सा इमेजिंग और तकनीकी चित्र, जहां प्रत्येक विवरण महत्वपूर्ण जानकारी ले सकता है।
इसके अलावा, SUN फॉर्मेट को स्केलेबिलिटी को ध्यान में रखकर डिज़ाइन किया गया है, जो छोटे आइकन से लेकर बड़े पैमाने के पैनोरमा तक लगभग किसी भी आयाम की इमेज का समर्थन करता है। यह इसके कुशल संपीड़न एल्गोरिथम और टाइल वाली इमेज स्टोरेज के लिए समर्थन के संयोजन के माध्यम से प्राप्त किया जाता है, जिससे बड़ी इमेज को छोटे, प्रबंधनीय टुकड़ों में विभाजित किया जा सकता है। यह टाइलिंग सुविधा न केवल तेज़ लोडिंग समय और अधिक कुशल मेमोरी उपयोग की सुविधा प्रदान करती है, बल्कि SUN फॉर्मेट को विशेष रूप से वेब अनुप्रयोगों और बड़े प्रारूप वाले प्रिंटिंग के लिए उपयुक्त बनाती है, जहां उच्च रिज़ॉल्यूशन आवश्यक हैं।
SUN फॉर्मेट में रंग प्रबंधन प्रणाली (CMS) इसकी एक और विशिष्ट विशेषता है। विभिन्न रंग स्थानों और रंग प्रोफ़ाइल के लिए इसके व्यापक समर्थन के साथ, SUN फॉर्मेट में संग्रहीत इमेज को मॉनिटर से प्रिंटर तक विभिन्न उपकरणों पर सटीक रूप से पुन: प्रस्तुत किया जा सकता है। यह सार्वभौमिक रंग प्रबंधन यह सुनिश्चित करता है कि आप एक डिवाइस पर जो रंग देखते हैं वह दूसरे पर उन रंगों से निकटता से मेल खाएगा, यह मानते हुए कि दोनों सही ढंग से कैलिब्रेटेड हैं। ग्राफिक डिज़ाइन, फोटोग्राफी और डिजिटल मीडिया में पेशेवरों के लिए, यह विश्वसनीय रंग स्थिरता अमूल्य है।
हालाँकि, SUN फॉर्मेट इमेज के साथ काम करने में चुनौतियों में से एक उन का फ़ाइल आकार है। हालाँकि इसका दोषरहित संपीड़न एल्गोरिथम कुशल है, लेकिन इसके द्वारा उत्पन्न उच्च-निष्ठा इमेज स्वाभाविक रूप से दोषपूर्ण संपीड़न का उपयोग करने वाली इमेज से बड़ी होती हैं। इससे भंडारण आवश्यकताओं और धीमी संचरण समय में वृद्धि हो सकती है, विशेष रूप से ऑनलाइन अनुप्रयोगों या जहां बैंडविड्थ सीमित है, के लिए चिंता का विषय है। इसके बावजूद, बेजोड़ इमेज गुणवत्ता और रंग निष्ठा के लाभ अक्सर पेशेवर उपयोग के मामलों के लिए इन कमियों से अधिक होते हैं।
SUN फॉर्मेट का एक और पहलू जो उल्लेख के लायक है, वह है विस्तारित गतिशील रेंज और बिट गहराई के लिए इसका समर्थन। मानक 8-बिट इमेज के विपरीत, जो प्रत्येक प्राथमिक रंग के केवल 256 शेड का प्रतिनिधित्व कर सकते हैं, SUN फॉर्मेट प्रति चैनल 16-बिट गहराई का समर्थन करता है, जिससे प्रति रंग 65,000 से अधिक शेड की अनुमति मिलती है। यह विस्तारित गतिशील रेंज अधिक विस्तृत छाया, हाइलाइट और चिकनी रंग ढाल को सक्षम बनाती है, जिससे यह प्रारूप विशेष रूप से उच्च-स्तरीय फोटोग्राफी और सिनेमाई दृश्य प्रभावों के लिए आकर्षक बन जाता है जहां ऐसी बारीकियां महत्वपूर्ण होती हैं।
SUN फॉर्मेट की विस्तारित क्षमताओं में एम्बेडेड अल्फा चैनल के लिए समर्थन भी शामिल है, जो परिवर्तनीय पारदर्शिता और नरम किनारों के साथ जटिल इमेज कंपोजिटिंग को सक्षम बनाता है। यह सुविधा ग्राफिक डिज़ाइन और डिजिटल कला में विशेष रूप से उपयोगी है, जहां इमेज को परतबद्ध करने या पाठ को सटीकता के साथ ओवरले करने की आवश्यकता हो सकती है। SUN फ़ाइलों में अल्फा चैनल समर्थन अतिरिक्त मास्किंग या अलग पारदर्शिता डेटा की आवश्यकता के बिना इन कार्यों को सुव्यवस्थित करता है, जिससे वर्कफ़्लो सुव्यवस्थित होता है।
तकनीकी स्तर पर, SUN फॉर्मेट फ़ाइल की संरचना में एक हेडर सेक्शन होता है जिसमें इमेज के बा रे में मेटाडेटा होता है, जैसे आयाम, रंग स्थान, बिट गहराई और संपीड़न विवरण। हेडर के बाद, फ़ाइल इमेज डेटा का प्रतिनिधित्व करने वाले खंडों में विभाजित हो जाती है, वैकल्पिक रूप से बड़ी इमेज के लिए टाइलों में व्यवस्थित होती है। यह विभाजन न केवल कुशल डेटा प्रबंधन में सहायता करता है बल्कि समानांतर प्रसंस्करण और प्रतिपादन में भी सहायता करता है, जो बहुत बड़ी इमेज या संसाधन-बाधित वातावरण में काम करते समय एक महत्वपूर्ण लाभ है।
SUN फॉर्मेट की अधिक नवीन विशेषताओं में से एक विभिन्न वर्कफ़्लो और उपयोग के मामलों के लिए इसकी अनुकूलन क्षमता है। अनुकूलन योग्य मेटाडेटा फ़ील्ड के माध्यम से, SUN फ़ाइलें मूल इमेज डेटा से परे जानकारी की एक विस्तृत श्रृंखला ले जा सकती हैं। इसमें कॉपीराइट जानकारी, कैमरा सेटिंग, जियोटैग और यहां तक कि एप्लिकेशन-विशिष्ट डेटा भी शामिल हो सकते हैं। इस तरह का लचीलापन SUN फॉर्मेट को असाधारण रूप से बहुमुखी बनाता है, जो विभिन्न उद्योगों और रचनात्मक प्रथाओं की जरूरतों को पूरा करता है।
SUN फॉर्मेट के कई लाभों के बावजूद, अधिक स्थापित इमेज फॉर्मेट की तुलना में अपनाना कुछ हद तक सीमित रहा है। यह काफी हद तक SUN फ़ाइलों को बनाने और देखने के लिए विशेष सॉफ़्टवेयर की आवश्यकता के साथ-साथ व्यापक समु
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