OCR, atau Optical Character Recognition, adalah teknologi yang digunakan untuk mengubah berbagai jenis dokumen, seperti dokumen kertas yang dipindai, file PDF atau gambar yang diambil oleh kamera digital, menjadi data yang dapat diedit dan dicari.
Pada tahap pertama dari OCR, gambar dari dokumen teks discan. Ini bisa berupa foto atau dokumen yang telah di-scan. Tujuan dari tahap ini adalah untuk membuat salinan digital dari dokumen, bukan membutuhkan transkripsi manual. Selain itu, proses digitalisasi ini juga dapat membantu meningkatkan daya tahan material karena dapat mengurangi penanganan sumber daya yang rapuh.
Setelah dokumen didigitalkan, perangkat lunak OCR memisahkan gambar menjadi karakter individu untuk pengenalan. Ini disebut proses segmentasi. Segmentasi memecah dokumen menjadi baris, kata, dan akhirnya karakter individu. Pembagian ini merupakan proses yang kompleks karena banyak faktor yang terlibat - font yang berbeda, ukuran teks yang berbeda, dan penjajaran teks yang beragam, hanya untuk beberapa saja.
Setelah segmentasi, algoritma OCR kemudian menggunakan pengenalan pola untuk mengidentifikasi setiap karakter individu. Untuk setiap karakter, algoritma membandingkannya dengan basis data bentuk karakter. Kecocokan terdekat kemudian dipilih sebagai identitas karakter. Dalam pengenalan fitur, sebuah bentuk OCR yang lebih canggih, algoritma tidak hanya memeriksa bentuk tetapi juga mengambil garis dan kurva dalam pola.
OCR memiliki banyak aplikasi praktis - dari digitalisasi dokumen cetak, mengaktifkan layanan teks-ke-suara, otomatisasi proses entri data, bahkan membantu pengguna dengan gangguan penglihatan untuk berinteraksi dengan teks secara lebih baik. Namun, perlu dicatat bahwa proses OCR tidak tak tertandingi dan dapat membuat kesalahan terutama ketika berurusan dengan dokumen resolusi rendah, font yang kompleks, atau teks yang dicetak dengan buruk. Oleh karena itu, keakuratan sistem OCR bervariasi sangat bergantung pada kualitas dokumen asli dan spesifik software OCR yang digunakan.
OCR merupakan teknologi penting dalam praktik ekstraksi dan digitalisasi data modern. Ini menghemat waktu dan sumber daya yang signifikan dengan mengurangi kebutuhan untuk entri data manual dan memberikan pendekatan tepercaya, efisien untuk mentransformasikan dokumen fisik menjadi format digital.
Optical Character Recognition (OCR) adalah teknologi yang digunakan untuk mengubah berbagai jenis dokumen, seperti dokumen kertas yang telah dipindai, file PDF, atau gambar yang ditangkap oleh kamera digital, menjadi data yang dapat diedit dan dicari.
OCR bekerja dengan memindai gambar atau dokumen input, membagi gambar menjadi karakter individu, dan membandingkan setiap karakter dengan database bentuk karakter menggunakan pengenalan pola atau pengenalan fitur.
OCR digunakan dalam berbagai sektor dan aplikasi, termasuk mendigitalkan dokumen yang dicetak, mengaktifkan layanan teks-ke-suara, mengotomatisasi proses entri data, dan membantu pengguna dengan gangguan penglihatan untuk berinteraksi lebih baik dengan teks.
Meskipun telah ada kemajuan besar dalam teknologi OCR, tetapi itu tidak sempurna. Akurasi dapat bervariasi tergantung pada kualitas dokumen asli dan spesifik dari software OCR yang digunakan.
Meskipun OCR sebagian besar dirancang untuk teks cetak, beberapa sistem OCR lanjutan juga mampu mengenali tulisan tangan yang jelas dan konsisten. Namun, biasanya pengenalan tulisan tangan kurang akurat karena variasi besar dalam gaya tulisan individu.
Ya, banyak sistem software OCR dapat mengenali beberapa bahasa. Namun, penting untuk memastikan bahwa bahasa spesifik tersebut didukung oleh software yang Anda gunakan.
OCR berarti Optical Character Recognition dan digunakan untuk mengenali teks cetak, sedangkan ICR, atau Intelligent Character Recognition, lebih canggih dan digunakan untuk mengenali teks tulisan tangan.
OCR bekerja terbaik dengan font yang jelas, mudah dibaca dan ukuran teks standar. Meski bisa bekerja dengan berbagai font dan ukuran, akurasi cenderung menurun ketika berhadapan dengan font yang tidak biasa atau ukuran teks sangat kecil.
OCR bisa kesulitan dengan dokumen beresolusi rendah, font yang rumit, teks yang dicetak buruk, tulisan tangan, dan dokumen dengan latar belakang yang mengganggu teks. Juga, meskipun dapat bekerja dengan banyak bahasa, mungkin tidak mencakup setiap bahasa secara sempurna.
Ya, OCR dapat memindai teks berwarna dan latar belakang berwarna, meskipun umumnya lebih efektif dengan kombinasi warna kontras tinggi, seperti teks hitam pada latar belakang putih. Akurasi mungkin berkurang ketika warna teks dan latar belakang tidak memiliki kontras yang cukup.
Format gambar J2C, yang juga dikenal sebagai JPEG 2000 Code Stream, adalah bagian dari rangkaian standar JPEG 2000. JPEG 2000 sendiri adalah standar kompresi gambar dan sistem pengodean yang dibuat oleh komite Joint Photographic Experts Group dengan tujuan menggantikan standar JPEG asli. Standar JPEG 2000 ditetapkan dengan tujuan menyediakan sistem pengodean gambar baru dengan fleksibilitas tinggi dan kinerja yang lebih baik dari JPEG. Standar ini dirancang untuk mengatasi beberapa keterbatasan format JPEG, seperti kinerja yang buruk pada bitrate rendah dan kurangnya skalabilitas.
JPEG 2000 menggunakan transformasi wavelet yang bertentangan dengan transformasi kosinus diskrit (DCT) yang digunakan dalam standar JPEG asli. Transformasi wavelet memungkinkan tingkat skalabilitas yang lebih tinggi dan kemampuan untuk melakukan kompresi lossless, yang berarti bahwa gambar asli dapat direkonstruksi dengan sempurna dari data terkompresi. Ini adalah keuntungan yang signifikan dibandingkan kompresi lossy dari JPEG asli, yang secara permanen kehilangan beberapa informasi gambar selama proses kompresi.
Format file J2C secara khusus merujuk pada aliran kode JPEG 2000. Aliran kode ini adalah data gambar yang dikodekan sebenarnya, yang dapat disematkan dalam berbagai format wadah seperti JP2 (format file JPEG 2000 Bagian 1), JPX (JPEG 2000 Bagian 2, format file yang diperluas), dan MJ2 (format file Motion JPEG 2000 untuk video). Format J2C pada dasarnya adalah data gambar mentah yang dikodekan tanpa metadata atau struktur tambahan yang mungkin disediakan oleh format wadah.
Salah satu fitur utama dari format J2C adalah dukungannya untuk kompresi lossless dan lossy dalam file yang sama. Hal ini dicapai melalui penggunaan transformasi wavelet reversibel untuk kompresi lossless dan transformasi wavelet ireversibel untuk kompresi lossy. Pilihan antara kompresi lossless dan lossy dapat dibuat berdasarkan per-tile dalam gambar, yang memungkinkan campuran wilayah berkualitas tinggi dan berkualitas rendah tergantung pada pentingnya konten.
Format J2C juga sangat skalabel, mendukung fitur yang dikenal sebagai 'pengodean progresif'. Ini berarti bahwa versi gambar beresolusi rendah dapat didekode dan ditampilkan terlebih dahulu, diikuti oleh lapisan resolusi yang lebih tinggi secara berurutan saat lebih banyak data gambar diterima atau diproses. Ini sangat berguna untuk aplikasi jaringan di mana bandwidth mungkin terbatas, karena memungkinkan pratinjau gambar yang cepat sementara gambar beresolusi tinggi yang lengkap masih diunduh.
Aspek penting lainnya dari format J2C adalah dukungannya untuk wilayah yang diminati (ROI). Dengan pengodean ROI, bagian gambar tertentu dapat dikodekan dengan kualitas yang lebih tinggi daripada bagian gambar lainnya. Ini berguna ketika area gambar tertentu lebih penting dan perlu dipertahankan dengan fidelitas yang lebih tinggi, seperti wajah dalam potret atau teks dalam dokumen.
Format J2C juga menyertakan fitur ketahanan kesalahan yang canggih, yang membuatnya lebih kuat terhadap kehilangan data selama transmisi. Hal ini dicapai melalui penggunaan kode koreksi kesalahan dan penataan aliran kode dengan cara yang memungkinkan pemulihan paket yang hilang. Ini menjadikan J2C pilihan yang baik untuk mengirimkan gambar melalui jaringan yang tidak dapat diandalkan atau menyimpan gambar dengan cara yang meminimalkan dampak potensi kerusakan data.
Penanganan ruang warna dalam J2C juga lebih maju daripada di JPEG asli. Format ini mendukung berbagai ruang warna, termasuk skala abu-abu, RGB, YCbCr, dan lainnya. Format ini juga memungkinkan ruang warna yang berbeda untuk digunakan dalam tile yang berbeda dari gambar yang sama, memberikan fleksibilitas tambahan dalam cara gambar dikodekan dan direpresentasikan.
Efisiensi kompresi format J2C adalah salah satu kekuatannya. Dengan menggunakan transformasi wavelet dan teknik pengodean entropi tingkat lanjut seperti pengodean aritmatika, J2C dapat mencapai rasio kompresi yang lebih tinggi daripada JPEG asli, terutama pada bitrate yang lebih rendah. Ini menjadikannya pilihan yang menarik untuk aplikasi di mana ruang penyimpanan atau bandwidth sangat penting, seperti di perangkat seluler atau aplikasi web.
Meskipun memiliki banyak keunggulan, format J2C belum banyak diadopsi dibandingkan dengan format JPEG asli. Hal ini sebagian disebabkan oleh kompleksitas standar JPEG 2000 yang lebih besar, yang membutuhkan lebih banyak sumber daya komputasi untuk mengodekan dan mendekode gambar. Selain itu, format JPEG asli sangat mengakar di banyak sistem dan memiliki ekosistem dukungan perangkat lunak dan perangkat keras yang luas, sehingga sulit bagi standar baru untuk mendapatkan pijakan.
Namun, di bidang khusus tertentu, format J2C telah menjadi pilihan yang disukai karena fitur-fiturnya yang spesifik. Misalnya, dalam pencitraan medis, kemampuan untuk melakukan kompresi lossless dan dukungan untuk rentang dinamis tinggi dan gambar bit-depth tinggi menjadikan J2C format yang ideal. Demikian pula, dalam arsip sinema dan video digital, format ini sangat dihargai karena kualitasnya yang tinggi pada rasio kompresi yang tinggi dan fitur skalabilitasnya.
Proses pengodean gambar J2C melibatkan beberapa langkah. Pertama, gambar dibagi menjadi tile, yang dapat diproses secara independen. Pembagian ini memungkinkan pemrosesan paralel dan dapat meningkatkan efisiensi proses pengodean dan dekode. Setiap tile kemudian ditransformasikan menggunakan transformasi wavelet reversibel atau ireversibel, tergantung pada apakah kompresi lossless atau lossy yang diinginkan.
Setelah transformasi wavelet, koefisien dikuantisasi, yang melibatkan pengurangan presisi koefisien wavelet. Dalam kompresi lossless, langkah ini dilewati, karena kuantisasi akan menimbulkan kesalahan. Koefisien yang dikuantisasi kemudian dikodekan entropi menggunakan pengodean aritmatika, yang mengurangi ukuran data dengan memanfaatkan sifat statistik dari konten gambar.
Langkah terakhir dalam proses pengodean adalah perakitan aliran kode. Data yang dikodekan entropi untuk setiap tile digabungkan dengan informasi header yang menjelaskan gambar dan bagaimana gambar itu dikodekan. Ini termasuk informasi tentang ukuran gambar, jumlah tile, transformasi wavelet yang digunakan, parameter kuantisasi, dan data relevan lainnya. Aliran kode yang dihasilkan kemudian dapat disimpan dalam file J2C atau disematkan dalam format wadah.
Mendekode gambar J2C pada dasarnya melibatkan pembalikan proses pengodean. Aliran kode diurai untuk mengekstrak informasi header dan data yang dikodekan entropi untuk setiap tile. Data yang dikodekan entropi kemudian didekode untuk memulihkan koefisien wavelet yang dikuantisasi. Jika gambar dikompresi menggunakan kompresi lossy, koefisien kemudian dikuantisasi untuk mendekati nilai aslinya. Transformasi wavelet invers diterapkan untuk merekonstruksi gambar dari koefisien wavelet, dan tile disatukan untuk membentuk gambar akhir.
Sebagai kesimpulan, format gambar J2C adalah sistem pengodean gambar yang kuat dan fleksibel yang menawarkan beberapa keunggulan dibandingkan format JPEG asli, termasuk efisiensi kompresi yang lebih baik, skalabilitas, dan kemampuan untuk melakukan kompresi lossless. Meskipun belum mencapai tingkat penggunaan yang sama dengan JPEG, format ini sangat cocok untuk aplikasi yang memerlukan gambar berkualitas tinggi atau memiliki persyaratan teknis khusus. Seiring kemajuan teknologi dan kebutuhan akan sistem pengodean gambar yang lebih canggih, format J2C dapat melihat peningkatan adopsi di berbagai bidang.
Konverter ini berjalan sepenuhnya di browser Anda. Ketika Anda memilih sebuah file, file tersebut dibaca ke dalam memori dan dikonversi ke format yang dipilih. Anda kemudian dapat mengunduh file yang telah dikonversi.
Konversi dimulai seketika, dan sebagian besar file dikonversi dalam waktu kurang dari satu detik. File yang lebih besar mungkin membutuhkan waktu lebih lama.
File Anda tidak pernah diunggah ke server kami. File tersebut dikonversi di browser Anda, dan file yang telah dikonversi kemudian diunduh. Kami tidak pernah melihat file Anda.
Kami mendukung konversi antara semua format gambar, termasuk JPEG, PNG, GIF, WebP, SVG, BMP, TIFF, dan lainnya.
Konverter ini sepenuhnya gratis, dan akan selalu gratis. Karena berjalan di browser Anda, kami tidak perlu membayar untuk server, jadi kami tidak perlu mengenakan biaya kepada Anda.
Ya! Anda dapat mengkonversi sebanyak mungkin file sekaligus. Cukup pilih beberapa file saat Anda menambahkannya.