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।
Truevision TGA इमेज फ़ॉर्मेट, जिसे अक्सर TGA के नाम से जाना जाता है, को शुरू में Truevision Inc. (अब Avid Technology का हिस्सा) द्वारा 1980 के दशक के मध्य में IBM कम्पैटिबल PC के लिए डिज़ाइन किए गए TARGA और VISTA ग्राफ़िक्स कार्ड की लाइन के साथ उपयोग के लिए विकसित किया गया था। यह फ़ॉर्मेट विशेष रूप से रंग की गहराई की एक विस्तृत श्रृंखला को सपोर्ट करने की अपनी क्षमता के लिए पसंदीदा था, जो इसे प्रारंभिक डिजिटल वीडियो संपादन और ग्राफ़िक डिज़ाइन में एक मानक विकल्प बनाता है। अपने कई समकालीनों के विपरीत, TGA फ़ॉर्मेट प्रति पिक्सेल 32 बिट तक की इमेज को सपोर्ट करता है, जिससे पारदर्शिता के लिए एक अल्फ़ा चैनल के साथ पूर्ण-रंगीन इमेज की अनुमति मिलती है - इसकी स्थापना के युग में एक महत्वपूर्ण लाभ।
TGA फ़ॉर्मेट की बहुमुखी प्रतिभा के केंद्र में इसकी फ़ाइल संरचना है, जिसमें एक हेडर, इमेज ID फ़ील्ड, कलर मैप (यदि लागू हो), इमेज डेटा और एक फ़ूटर शामिल है। हेडर 18 बाइट लंबा है और इसमें इमेज के बारे में महत्वपूर्ण जानकारी शामिल है, जैसे कि इसके आयाम, रंग की गहराई और इसमें कलर मैप शामिल है या नहीं। यह कॉम्पैक्ट लेकिन जानकारीपूर्ण हेडर TGA फ़ाइलों को पार्स और हेरफेर करना आसान बनाता है, जो उनकी लोकप्रियता में योगदान देता है। इमेज ID फ़ील्ड, जो हेडर के तुरंत बाद आता है, वैकल्पिक है और मनमाना उपयोगकर्ता-परिभाषित डेटा स्टोर कर सकता है, जो इमेज फ़ाइल फ़ॉर्मेट में असामान्य लचीलेपन की एक परत जोड़ता है।
TGA फ़ॉर्मेट की उत्कृष्ट विशेषताओं में से एक विभिन्न प्रकार के इमेज डेटा एन्कोडिंग के लिए इसका सपोर्ट है: असम्पीडित, रन-लेंथ एन्कोडिंग (RLE) संपीड़ित, और, कुछ बदलावों में, हफ़मैन या अंकगणितीय कोडिंग। जबकि असम्पीडि त TGA फ़ाइलें सबसे तेज़ रीड टाइम प्रदान करती हैं और लागू करने के लिए सबसे सरल हैं, RLE संपीड़न एक ही रंग के लगातार पिक्सेल को एक ही मान और दोहराव गणना के साथ एन्कोड करके फ़ाइल के आकार को काफी कम कर देता है। यह RLE-संपीड़ित TGA फ़ाइलों को फ़ाइल के आकार और प्रोसेसिंग जटिलता के बीच एक संतुलन बनाता है, जो समृद्ध, पूर्ण-रंगीन इमेज और अधिक सरल ग्राफ़िक्स दोनों के लिए उपयुक्त है।
कलर मैप सेक्शन TGA फ़ॉर्मेट का एक और महत्वपूर्ण पहलू है, जो अनुक्रमित रंग इमेज को सक्षम करता है। इस मोड में, इमेज डेटा वास्तविक रंगों को स्टोर नहीं करता है, लेकिन कलर मैप सेक्शन में परिभाषित पैलेट में इंडेक्स करता है। यह सीमित रंग पैलेट वाली इमेज के लिए फ़ाइल के आकार को काफी कम कर सकता है, जैसे लोगो या ग्राफ़िकल यूजर इंटरफ़ेस तत्व। कलर मैप वैकल्पिक है और इसकी उपस्थिति हेडर में इंगित की जाती है। जब मौजूद होता है, तो यह वास्तविक इमेज डेटा से पहले होता है, जिससे डिकोडर इमेज पिक्सेल को प्रोसेस करने से पहले कलर पैलेट तैयार कर सकते हैं।
TGA फ़ॉर्मेट में पारदर्शिता और अल्फ़ा चैनल को पूरी तरह से सपोर्ट किया जाता है, जो अपने समय के कुछ प्रतिस्पर्धी फ़ॉर्मेट पर एक महत्वपूर्ण लाभ प्रदान करता है। अल्फ़ा चैनल डेटा को दो तरीकों से स्टोर किया जा सकता है: प्रत्येक पिक्सेल में जोड़े गए एक अलग 8-बिट मान के रूप में या 32-बिट इमेज (रंग के लिए 24 बिट और अल्फ़ा के लिए 8 बिट) के लिए पिक्सेल डेटा में एकीकृत किया गया है। इस सुविधा ने TGA फ़ाइलों को डिजिटल इमेजिंग कार्यों में एक मुख्य आधार बना दिया है जहां पारदर्शी क्षेत्रों की अखंडता को बनाए रखना या सॉफ़्ट-एज्ड पारदर्शिता को लागू करना महत्वपूर्ण है, जैसे कि गेम डेवलपमेंट और ग्राफ़िक डिज़ाइन में।
TGA फ़ॉर्मेट की एक और उल्लेखनीय विशेषता हेडर में निर्दिष्ट अनुसार, टॉप-टू-बॉटम और लेफ़्ट-टू-राइट ऑर्डर, या इसके व िपरीत दोनों में इमेज डेटा को स्टोर करने की इसकी क्षमता है। यह लचीलापन विभिन्न ग्राफ़िक हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर के साथ सीधी संगतता की अनुमति देता है, जिसमें भिन्न मूल इमेज ओरिएंटेशन प्राथमिकताएँ हो सकती हैं। दोनों ओरिएंटेशन को सपोर्ट करके, TGA फ़ाइलों को संभावित रूप से गुणवत्ता-घटाने वाले इमेज परिवर्तनों की आवश्यकता के बिना उपयोग किया जा सकता है, डिजिटल कलाकृति की मूल निष्ठा को संरक्षित किया जा सकता है।
अपने लाभों के बावजूद, TGA फ़ॉर्मेट की कुछ सीमाएँ हैं। उदाहरण के लिए, यह स्वाभाविक रूप से JPEG में पाए जाने वाले लॉसी संपीड़न विधियों का सपोर्ट नहीं करता है, जो कुछ गुणवत्ता हानि की कीमत पर फोटोग्राफ़िक इमेज के लिए काफी अधिक संपीड़न अनुपात प्रदान कर सकते हैं। इसके अलावा, TGA फ़ाइलों में Exif मेटाडेटा के लिए अंतर्निहित सपोर्ट शामिल नहीं है, जो कैमरा सेटिंग्स, टाइमस्टैम्प और जियोलोकेशन डेटा ज ैसी जानकारी स्टोर करता है जो अक्सर डिजिटल फ़ोटोग्राफ़ी में उपयोग किया जाता है। इन सीमाओं के कारण TGA फ़ॉर्मेट को डिजिटल वीडियो और गेम डेवलपमेंट में अपने पारंपरिक गढ़ों के बाहर PNG और TIFF जैसे अधिक आधुनिक फ़ॉर्मेट द्वारा काफी हद तक दबा दिया गया है।
TGA फ़ाइल का फ़ूटर, जिसे फ़ॉर्मेट स्पेसिफ़िकेशन के बाद के संस्करणों में पेश किया गया था, में एक्सटेंशन एरिया और डेवलपर एरिया के ऑफ़सेट शामिल हैं, साथ ही एक हस्ताक्षर जो फ़ाइल को एक सच्ची TGA फ़ाइल के रूप में पहचानने की अनुमति देता है। एक्सटेंशन एरिया फ़ाइल के बारे में अतिरिक्त मेटाडेटा स्टोर कर सकता है, जैसे लेखक के नाम, कॉपीराइट और विवरण, साथ ही उन्नत रंग सुधार और गामा सेटिंग्स। डेवलपर एरिया को मनमाना उपयोगकर्ता-परिभाषित डेटा के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे TGA फ़ाइलों को अनुप्रयोगों के भीतर कैसे उपयोग किया जाता है, इसमें महत्वपूर्ण अनुकूलन और लचीलापन की अनुमति मिलती है।
अन्य इमेज फ़ॉर्मेट के उदय के बावजूद, TGA फ़ॉर्मेट अपनी सरल सादगी, मजबूत रंग और अल्फ़ा सपोर्ट और इमेज एन्कोडिंग में लचीलेपन के कारण एक विशिष्ट अनुयायी बनाए रखता है। यह विशेष रूप से उन उद्योगों में पसंदीदा है जहां इमेज डेटा पर नियंत्रण सर्वोपरि है, जैसे कि 3D मॉडलिंग, गेम डेवलपमेंट और कुछ पेशेवर वीडियो संपादन परिदृश्यों के लिए बनावट निर्माण में। फ़ॉर्मेट का डिज़ाइन प्रत्यक्षता और लचीलेपन को प्राथमिकता देता है, जिससे यह उन अनुप्रयोगों के लिए आदर्श बन जाता है जहां उच्चतम इमेज गुणवत्ता और पिक्सेल डेटा पर सटीक नियंत्रण की आवश्यकता होती है।
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