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।
विजुअल इमेज फाइल फॉर्मेट (VIFF), यद्यपि JPEG, PNG, या TIFF जैसे लोकप्रिय फॉर्मेट के रूप में सामान्यतः संदर्भित नहीं किया जाता है, वैज्ञानिक इमेजिंग, मेडिकल इमेजिंग और जटिल ग्राफिक्स प्रक्रियाओं जैसे कुछ विशिष्ट क्षेत्रों में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। VIFF की बहुआयामी सरणियों और उच्च बिट-डेप्थ मानों सहित जटिल इमेजिंग डेटा को संग्रहीत करने की लचीलापन और क्षमता इसे अनुसंधान और विकास परियोजनाओं के लिए विशेष रूप से मूल्यवान बनाती है जहां परिशुद्धता और विवरण महत्वपूर्ण हैं। यह विस्तृत व्याख्याकार VIFF इमेज फॉर्मेट के तकनीकी पहलुओं पर गहराई से विचार करेगा, इसकी संरचना, क्षमताओं और अनुप्रयोगों पर ध्यान केंद्रित करते हुए, यह समझने में व्यापक समझ प्रदान करेगा कि इसका उपयोग क्यों और कैसे किया जाता है।
अपने मूल में, एक VIFF फाइल को इमेज डेटा को इस तरह से संग्रहीत करने के लिए डिज़ाइन किया गया है जो अधिक सामान्य फाइल फॉर्मेट की सीमाओं से अधिक है। मानक फॉर्मेट के विपरीत जो मुख्य रूप से पिक्सेल के द्वि-आयामी सरणियों को संग्रहीत करने पर ध्यान केंद्रित करते हैं, VIFF बहु-आयामीता को संभालने में सक्षम है। इसका मतलब यह है कि पारंपरिक इमेज डेटा के अतिरिक्त, यह वॉल्यूमेट्रिक डेटा भी संग्रहीत कर सकता है, जैसे कि 3D इमेज या टाइम-सीरीज़ डेटा, जो इसे उन्नत वैज्ञानिक अनुसंधान के लिए अत्यधिक उपयुक्त बनाता है जिसके लिए देखे गए विषयों में वॉल्यूमेट्रिक या अस्थायी परिवर्तनों का विश्लेषण करने की आवश्यकता होती है।
एक VIFF फाइल की संरचना अपेक्षाकृत सरल है फिर भी जटिल डेटा की अखंडता और पहुंच को बनाए रखने में अत्यधिक प्रभावी है। फाइल एक हेडर से शुरू होती है जिसमें संग्रहीत इमेज के बारे में महत्वपूर्ण मे टाडेटा होता है, जैसे कि इसके आयाम, बिट डेप्थ और पिक्सेल मानों का डेटा प्रकार। हेडर के बाद, इमेज डेटा स्वयं संग्रहीत किया जाता है। VIFF को अलग करने वाली चीज़ अतिरिक्त मेटाडेटा को शामिल करने की इसकी क्षमता है, जैसे कि कलर मैप या टेक्स्ट एनोटेशन, फाइल के भीतर ही, एक व्यापक डेटासेट को एक ही फाइल में समाहित करने में सक्षम बनाता है।
VIFF की एक और उल्लेखनीय विशेषता बिट डेप्थ की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए इसका समर्थन है। जहां अधिकांश सामान्य इमेज फॉर्मेट प्रति चैनल 8 या 16 बिट प्रदान करते हैं, VIFF प्रति चैनल 32 बिट या अधिक तक बहुत अधिक बिट डेप्थ को संभाल सकता है। यह उच्च बिट डेप्थ वैज्ञानिक इमेजिंग के लिए महत्वपूर्ण है जहां परिशुद्धता महत्वपूर्ण है, क्योंकि यह रंग या तीव्रता मानों की एक बहुत व्यापक श्रेणी का प्रतिनिधित्व करने की अनुमति देता है, यह सुनिश्चित करता है कि डिजिटलीकरण प्रक्रिया के दौर ान डेटा में सूक्ष्म अंतर नहीं खोते हैं।
विभिन्न प्रकार के पिक्सेल डेटा को संग्रहीत करने की VIFF की क्षमता एक और महत्वपूर्ण पहलू है। यह वास्तविक संख्याओं, जटिल संख्याओं और यहां तक कि विभिन्न आकारों के पूर्णांकों को संग्रहीत कर सकता है, जो मानक इमेज फॉर्मेट में विशिष्ट बाइनरी या पूर्णांक-आधारित पिक्सेल डेटा से एक प्रस्थान है। यह कार्यक्षमता विशेष रूप से उन अनुप्रयोगों के लिए उपयोगी है जिनके लिए इमेज डेटा की जटिल गणना या परिवर्तनों की आवश्यकता होती है, जैसे सिग्नल प्रोसेसिंग में फूरियर ट्रांसफॉर्म या कम्प्यूटेशनल भौतिकी में जटिल सिमुलेशन।
VIFF की अंतर्निहित संरचना और क्षमताओं के कारण इमेज प्रोसेसिंग और हेरफेर को सरल बनाया गया है। चूंकि फॉर्मेट एक ही फाइल में सभी आवश्यक डेटा और मेटाडेटा को शामिल कर सकता है, VIFF फाइलों के साथ काम करने वाले सॉफ़्टवेयर एप्लिकेशन बाहरी फाइलों या डेटाबेस को संदर्भित किए बिना आसानी से इस जानकारी तक पहुंच और हेरफेर कर सकते हैं। यह प्रोसेसिंग समय को महत्वपूर्ण रूप से गति दे सकता है और जटिल इमेज विश्लेषण या परिवर्तनों को शामिल करने वाले वर्कफ़्लो में दक्षता में सुधार कर सकता है।
इसके अलावा, VIFF को एक्स्टेंसिबिलिटी को ध्यान में रखकर डिज़ाइन किया गया है। इसकी संरचना पुरानी फाइलों को पढ़ने की क्षमता से समझौता किए बिना नए मेटाडेटा फ़ील्ड या डेटा संरचनाओं को आसानी से जोड़ने की अनुमति देती है। यह सुनिश्चित करता है कि जैसे-जैसे इमेजिंग तकनीक आगे बढ़ती है और नए प्रकार के डेटा या विश्लेषण तकनीक विकसित होते हैं, VIFF फॉर्मेट को मौजूदा फाइलों को अप्रचलित किए बिना इन परिवर्तनों को समायोजित करने के लिए अपडेट किया जा सकता है। भविष्य-प्रूफिंग का यह स्तर दीर्घकालिक अनुसंधान परियोजनाओं या अभिलेखागार के लिए एक महत्वपूर्ण लाभ है।
अपने लाभों के बावजूद, VIFF अपनी चुनौतियों के बिना नहीं है। इसके व्यापक रूप से अपनाने में प्राथमिक बाधाओं में से एक सॉफ़्टवेयर की सीमित उपलब्धता है जो मूल रूप से VIFF फाइलों को पढ़ और लिख सकता है। जबकि कई वैज्ञानिक और अनुसंधान-केंद्रित अनुप्रयोग फॉर्मेट का समर्थन करते हैं, यह अन्य, अधिक सामान्य इमेज फॉर्मेट की तरह सार्वभौमिक रूप से समर्थित नहीं है। यह उन उपयोगकर्ताओं के लिए मुश्किल हो सकता है जो विशिष्ट सॉफ़्टवेयर के बिना VIFF फाइलों तक पहुंचने और उनका उपयोग करने के लिए विशिष्ट क्षेत्रों का हिस्सा नहीं हैं।
VIFF के साथ फ़ाइल का आकार एक और विचार है, खासकर जब उच्च बिट-डेप्थ और बहु-आयामी छवियों से निपटना हो। VIFF फाइलों में संग्रहीत किए जा सकने वाले डेटा की गहराई और जटिलता का मतलब है कि वे काफी बड़े हो सकते हैं, जो भंडारण और संचरण चुनौतियों का सामना कर सकते हैं। इन फ़ाइल आकारों के प्रबंधन के लिए कुशल संपीड़न तकनीकें आवश्यक हैं, लेकिन उन्हें इस तरह से लागू किया जाना चाहिए कि इमेज डेटा की अखंडता से समझौता न हो।
जिन अनुप्रयोगों में VIFF का उपयोग किया जाता है, यह अक्सर परियोजना की सफलता में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। खगोल भौतिकी, सामग्री विज्ञान और बायोमेडिकल अनुसंधान जैसे क्षेत्रों में, जटिल डेटा सेट को सटीक रूप से कैप्चर करने और उनका विश्लेषण करने की क्षमता महत्वपूर्ण है। VIFF किसी भी संबद्ध डेटा और मेटाडेटा के साथ उच्च-निष्ठा छवियों को संग्रहीत करने वाले फॉर्मेट को प्रदान करके इसे सुविधाजनक बनाता है, जिससे शोधकर्ताओं को अपने काम का एक व्यापक और सुलभ रिकॉर्ड बनाए रखने में सक्षम बनाया जाता है।
इसके अलावा, इन विशिष्ट अनुप्रयोगों में VIFF को अपनाना वैज्ञानिक अनुसंधान के दायरे से परे इसकी क्षमता को प्रदर्शित करता है। उदाहरण के लिए, मेडिकल इमेजिंग में, VIFF का उपयोग रोगी शरीर रचना के विस्तृत 3D मॉडल को संग्रहीत करने के लिए किया जा सकता है, जिसका उपयोग तब नैदानिक उद्देश्यों, सर्जिकल योजना या यहां तक कि वर्चुअल सिमुलेशन के लिए किया जा सकता है। VIFF की उच्च बिट डेप्थ और बहु-आयामी क्षमताएं इसे इन ज
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