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।
STRIMG इमेज फॉर्मेट, डिजिटल इमेज स्टोरेज और मैनिपुलेशन क्षेत्र में एक इनोवेटिव सॉल्यूशन के रूप में खड़ा है, इमेज को प्रोसेस करने, स्टोर करने और ट्रांसमिट करने के तरीके में एक नए अध्याय की शुरुआत करता है। इसकी शुरुआत अधिक कुशल, फिर भी उच्च-गुणवत्ता वाली, इमेज कम्प्रेशन तकनीकों की बढ़ती आवश्यकता से हुई है जो डिजिटल तकनीक और इंटरनेट कनेक्टिविटी में तेजी से प्रगति के साथ तालमेल रख सकती हैं। STRIMG फॉर्मेट के मूल सिद्धांत इमेज क्वालिटी में न्यूनतम हानि के साथ उच्च कम्प्रेशन अनुपात को संतुलित करने की इसकी अनूठी क्ष मता के इर्द-गिर्द घूमते हैं, एक उपलब्धि जो वेब डेवलपमेंट से लेकर डिजिटल फोटोग्राफी तक विभिन्न अनुप्रयोगों में सर्वोपरि महत्व रखती है।
अपने मूल में, STRIMG फॉर्मेट लॉसी और लॉसलेस कम्प्रेशन तकनीकों दोनों की ताकत का लाभ उठाकर इमेज कम्प्रेशन के लिए एक उपन्यास दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है। यह हाइब्रिड मॉडल सुनिश्चित करता है कि जबकि इमेज का आकार काफी कम हो जाता है, इमेज की दृश्यमान गुणवत्ता लगभग अछूती रहती है। STRIMG की तकनीकी वास्तुकला एक अनुकूली एल्गोरिथम द्वारा रेखांकित की गई है जो इमेज की सामग्री का विश्लेषण करता है ताकि इमेज के भीतर प्रत्येक खंड की विशिष्ट आवश्यकताओं के आधार पर कम्प्रेशन मैकेनिक्स को गतिशील रूप से समायोजित किया जा सके। यह अनुकूलनशीलता उच्च-गुणवत्ता वाले दृश्यों के लिए महत्वपूर्ण विवरणों का त्याग किए बिना कम्प्रेशन में अद्वितीय दक्षता की अनुमति देता है।
STRIMG फॉर्मेट एक परिष्कृत स्कैनिंग तकनीक को नियोजित करता है, जो इमेज डेटा के माध्यम से सावधानीपूर्वक पार्स करता है, उनकी जटिलता और दृश्य महत्व के आधार पर क्षेत्रों की पहचान करता है और उन्हें अलग करता है। यह स्कैनिंग प्रक्रिया अनुकूली कम्प्रेशन एल्गोरिथम के लिए महत्वपूर्ण है, क्योंकि यह सिस्टम को इमेज के अत्यधिक विस्तृत या महत्वपूर्ण हिस्सों की निष्ठा को बनाए रखने के लिए अधिक संसाधन आवंटित करने की अनुमति देता है, जबकि कम महत्वपूर्ण क्षेत्रों में अधिक आक्रामक कम्प्रेशन लागू करता है। ऐसा करके, STRIMG कम्प्रेशन और गुणवत्ता के बीच एक इष्टतम संतुलन प्राप्त करता है, यह सुनिश्चित करता है कि इमेज के सबसे महत्वपूर्ण तत्व उनकी उच्चतम संभव गुणवत्ता में संरक्षित हैं।
STRIMG फॉर्मेट की एक विशिष्ट विशेषता रंग प्रतिनिधित्व और प्रबंधन के लिए इसका क्रांतिकारी दृष्टिकोण है। RGB (लाल, हरा, नीला) या CMYK (सियान, मैजेंटा, पीला, काला) जैसे मानक रंग मॉडल पर निर्भर करने वाले पारंपरिक इमेज फॉर्मेट के विपरीत, STRIMG एक मालिकाना रंग मॉडल को शामिल करता है जिसे डेटा कम्प्रेशन की दक्षता को बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह मॉडल इमेज की विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुसार रंग स्थानों और बिट गहराई को गतिशील रूप से समायोजित करके काम करता है, जिससे मानव आंख को बोधगम्य हानि के बिना रंगों को सटीक रूप से पुन: पेश करने के लिए आवश्यक डेटा की मात्रा कम हो जाती है।
STRIMG फॉर्मेट में कम्प्रेशन स्थानिक भविष्यवाणी और एन्ट्रॉपी कोडिंग के संयोजन के माध्यम से प्राप्त किया जाता है, दो तकनीकें जो डेटा कम्प्रेशन के क्षेत्र में अच्छी तरह से स्थापित हैं लेकिन STRIMG के भीतर एक उपन्यास तरीके से लागू की जाती हैं। स्थानिक भविष्यवाणी का उपयोग पड़ोसी पिक्सेल के आधार पर पिक्सेल के मूल्य का अनुमान लगाने के लिए किया जाता है, प्रत्य ेक पिक्सेल का वर्णन करने के लिए आवश्यक जानकारी की मात्रा को प्रभावी ढंग से कम करता है। इसके बाद, एन्ट्रॉपी कोडिंग इन अनुमानित मूल्यों के सांख्यिकीय गुणों का फायदा उठाकर डेटा को और अधिक संपीड़ित करता है, उन्हें इस तरह से एन्कोड करता है जो संपीड़ित डेटा के समग्र आकार को कम करता है।
STRIMG एल्गोरिथम के उल्लेखनीय पहलुओं में से एक मशीन लर्निंग तकनीकों का उपयोग है जो लगातार उन इमेज से सीखता है जिन्हें वह संपीड़ित करता है। समय के साथ, यह स्व-सुधार करने वाला एल्गोरिथम इमेज और कम्प्रेशन परिणामों के एक विशाल डेटाबेस के आधार पर अपनी कम्प्रेशन रणनीतियों को अनुकूलित और अनुकूलित करता है, यह सुनिश्चित करता है कि प्रत्येक संसाधित इमेज के साथ एल्गोरिथम अधिक कुशल हो जाता है। यह सीखने वाला घटक न केवल समय के साथ कम्प्रेशन अनुपात और इमेज गुणवत्ता में सुधार करता है, बल्कि STRIMG फॉर्मेट को नए प्रकार की इमेजरी और विकसित दृश्य सामग्री मानकों के अनुकूल होकर वक्र से आगे रहने में भी सक्षम बनाता है।
STRIMG फॉर्मेट को आधुनिक वेब मानकों और अनुप्रयोगों को ध्यान में रखकर भी डिज़ाइन किया गया है, जो ऑनलाइन सामग्री के लिए लोड समय और बैंडविड्थ उपयोग के मामले में महत्वपूर्ण लाभ प्रदान करता है। गुणवत्ता से समझौता किए बिना इमेज फ़ाइलों के आकार को कम करके, वेबसाइटें पृष्ठ लोड समय या अत्यधिक डेटा उपयोग में वृद्धि के दंड के बिना एक समृद्ध दृश्य अनुभव प्रदान कर सकती हैं। यह मोबाइल इंटरनेट के युग में विशेष रूप से फायदेमंद है, जहां डेटा उपयोग और गति अभी भी कई क्षेत्रों में उपयोगकर्ताओं के लिए सीमित कारक हैं।
वेब अनुप्रयोगों से परे, STRIMG फॉर्मेट डिजिटल फोटोग्राफी के क्षेत्र में अपनी प्रासंगिकता पाता है, जहां यह फोटोग्राफरों को उनकी उच्च-रिज़ॉल्यूशन इमेज की अखंडता से समझौता किए बिना एक अधिक कुशल भ ंडारण समाधान प्रदान करता है। एक ऐसे उद्योग में जहां इमेज की गुणवत्ता सर्वोपरि है, कम फ़ाइल आकार में उच्च निष्ठा बनाए रखने की STRIMG की क्षमता एक महत्वपूर्ण लाभ प्रस्तुत करती है, जिससे फोटोग्राफर अपने काम को अधिक आसानी से स्टोर और साझा कर सकते हैं, बिना भारी बाहरी भंडारण समाधानों की आवश्यकता के।
संग्रह और ऐतिहासिक इमेज संरक्षण की चुनौतियों का समाधान करते हुए, STRIMG फॉर्मेट अपनी लॉसलेस कम्प्रेशन क्षमताओं के माध्यम से एक सम्मोहक समाधान प्रस्तुत करता है। जब ऐतिहासिक दस्तावेजों और कलाकृतियों की डिजिटल प्रतियों के संरक्षण पर लागू किया जाता है, तो STRIMG यह सुनिश्चित करता है कि इन सांस्कृतिक और ऐतिहासिक कलाकृतियों को एक ऐसे तरीके से संग्रहीत किया जाता है जो अंतरिक्ष-कुशल और मूल के प्रति वफादार दोनों है। यह क्षमता डिजिटल संरक्षण क्षेत्र में विशेष रूप से महत्वपूर्ण है, जहां मूल इमेज की अख ंडता अत्यंत महत्वपूर्ण है।
तकनीकी दृष्टिकोण से, सॉफ़्टवेयर और हार्डवेयर सिस्टम के भीतर STRIMG के कार्यान्वयन के लिए इसके अंतर्निहित एल्गोरिदम और डेटा संरचनाओं की व्यापक समझ की आवश्यकता होती है। STRIMG के साथ काम करने वाले डेवलपर्स को इसके अनुकूली कम्प्रेशन तंत्र, मालिकाना रंग मॉडल और कम्प्रेशन प्रक्रिया को अनुकूलित करने में मशीन लर्निंग के उपयोग से खुद को परिचित करना चाहिए। यह ज्ञान न केवल STRIMG को मौजूदा सिस्टम में एकीकृत करने
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