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 PDB (Protein Data Bank) bukanlah format 'gambar' tradisional seperti JPEG atau PNG, melainkan format data yang menyimpan informasi struktural tiga dimensi tentang protein, asam nukleat, dan rakitan kompleks. Format PDB adalah landasan bioinformatika dan biologi struktural, karena memungkinkan para ilmuwan untuk memvisualisasikan, berbagi, dan menganalisis struktur molekul makromolekul biologis. Arsip PDB dikelola oleh Worldwide Protein Data Bank (wwPDB), yang memastikan bahwa data PDB tersedia secara bebas dan publik bagi komunitas global.
Format PDB pertama kali dikembangkan pada awal tahun 1970-an untuk memenuhi kebutuhan yang semakin besar akan metode standar dalam merepresentasikan struktur molekul. Sejak saat itu, format ini telah berkembang untuk mengakomodasi berbagai data molekul. Format ini berbasis teks dan dapat dibaca oleh manusia serta diproses oleh komputer. Format ini terdiri dari serangkaian catatan, yang masing-masing dimulai dengan pengenal baris enam karakter yang menentukan jenis informasi yang terkandung dalam catatan tersebut. Catatan tersebut memberikan deskripsi rinci tentang struktur, termasuk koordinat atom, konektivitas, dan data eksperimental.
File PDB biasanya dimulai dengan bagian header, yang mencakup metadata tentang struktur protein atau asam nukleat. Bagian ini berisi catatan seperti TITLE, yang memberikan deskripsi singkat tentang struktur; COMPND, yang mencantumkan komponen kimia; dan SOURCE, yang menjelaskan asal molekul biologis. Header juga mencakup catatan AUTHOR, yang mencantumkan nama orang-orang yang menentukan struktur, dan catatan JOURNAL, yang memberikan kutipan ke literatur tempat struktur pertama kali dijelaskan.
Setelah header, file PDB berisi informasi urutan primer makromolekul dalam catatan SEQRES. Catatan ini mencantumkan urutan residu (asam amino untuk protein, nukleotida untuk asam nukleat) sebagaimana yang muncul dalam rantai. Informasi ini sangat penting untuk memahami hubungan antara urutan molekul dan struktur tiga dimensinya.
Catatan ATOM bisa dibilang merupakan bagian terpenting dari file PDB, karena berisi koordinat untuk setiap atom dalam molekul. Setiap catatan ATOM mencakup nomor seri atom, nama atom, nama residu, pengenal rantai, nomor urutan residu, dan koordinat Kartesius x, y, dan z atom dalam angstrom. Catatan ATOM memungkinkan rekonstruksi struktur tiga dimensi molekul, yang dapat divisualisasikan menggunakan perangkat lunak khusus seperti PyMOL, Chimera, atau VMD.
Selain catatan ATOM, terdapat catatan HETATM untuk atom yang merupakan bagian dari residu atau ligan non-standar, seperti ion logam, molekul air, atau molekul kecil lainnya yang terikat pada protein atau asam nukleat. Catatan ini diformat mirip dengan catatan ATOM tetapi dibedakan untuk memfasilitasi identifikasi komponen non-makromolekul dalam struktur.
Informasi konektivitas disediakan dalam catatan CONECT, yang mencantumkan ikatan antar atom. Catatan ini tidak wajib, karena sebagian besar perangkat lunak visualisasi dan analisis molekul dapat menyimpulkan konektivitas berdasarkan jarak antar atom. Namun, catatan ini sangat penting untuk mendefinisikan ikatan yang tidak biasa atau untuk struktur dengan kompleks koordinasi logam, di mana ikatan mungkin tidak terlihat jelas dari koordinat atom saja.
Format PDB juga mencakup catatan untuk menentukan elemen struktur sekunder, seperti heliks alfa dan lembaran beta. Catatan HELIX dan SHEET mengidentifikasi struktur ini dan memberikan informasi tentang lokasinya dalam urutan. Informasi ini membantu dalam memahami pola lipatan makromolekul dan sangat penting untuk studi komparatif dan pemodelan.
Data eksperimental dan metode yang digunakan untuk menentukan struktur juga didokumentasikan dalam file PDB. Catatan seperti EXPDTA menjelaskan teknik eksperimental (misalnya, kristalografi sinar-X, spektroskopi NMR), sementara catatan REMARK dapat berisi berbagai komentar dan anotasi tentang struktur, termasuk detail tentang pengumpulan data, resolusi, dan statistik penyempurnaan.
Catatan END menandakan akhir dari file PDB. Penting untuk dicatat bahwa meskipun format PDB banyak digunakan, format ini memiliki beberapa keterbatasan karena usianya dan format lebar kolom tetap, yang dapat menyebabkan masalah dengan struktur modern yang memiliki banyak atom atau memerlukan presisi yang lebih tinggi. Untuk mengatasi keterbatasan ini, format yang diperbarui yang disebut mmCIF (File Informasi Kristalografi Makromolekul) telah dikembangkan, yang menawarkan kerangka kerja yang lebih fleksibel dan dapat diperluas untuk merepresentasikan struktur makromolekul.
Terlepas dari pengembangan format mmCIF, format PDB tetap populer karena kesederhanaannya dan banyaknya perangkat lunak yang mendukungnya. Para peneliti sering mengonversi antara format PDB dan mmCIF tergantung pada kebutuhan mereka dan alat yang mereka gunakan. Umur panjang format PDB merupakan bukti peran fundamentalnya dalam bidang biologi struktural dan keefektifannya dalam menyampaikan informasi struktural yang kompleks dengan cara yang relatif mudah.
Untuk bekerja dengan file PDB, para ilmuwan menggunakan berbagai alat komputasi. Perangkat lunak visualisasi molekul memungkinkan pengguna untuk memuat file PDB dan melihat struktur dalam tiga dimensi, memutarnya, memperbesar dan memperkecil, dan menerapkan gaya rendering yang berbeda untuk lebih memahami susunan spasial atom. Alat-alat ini sering kali menyediakan fungsionalitas tambahan, seperti mengukur jarak, sudut, dan dihedral, mensimulasikan dinamika molekul, dan menganalisis interaksi dalam struktur atau dengan ligan potensial.
Format PDB juga memainkan peran penting dalam biologi komputasi dan penemuan obat. Informasi struktural dari file PDB digunakan dalam pemodelan homologi, di mana struktur yang diketahui dari protein terkait digunakan untuk memprediksi struktur protein yang diminati. Dalam desain obat berbasis struktur, file PDB dari protein target digunakan untuk menyaring dan mengoptimalkan senyawa obat potensial, yang kemudian dapat disintesis dan diuji di laboratorium.
Dampak format PDB melampaui proyek penelitian individu. Protein Data Bank sendiri adalah repositori yang saat ini berisi lebih dari 150.000 struktur, dan terus bertambah seiring dengan ditentukan dan disimpannya struktur baru. Basis data ini merupakan sumber yang sangat berharga untuk pendidikan, memungkinkan siswa untuk mengeksplorasi dan mempelajari struktur makromolekul biologis. Ini juga berfungsi sebagai catatan sejarah kemajuan dalam biologi struktural selama beberapa dekade terakhir.
Sebagai kesimpulan, format gambar PDB adalah alat penting dalam bidang biologi struktural, yang menyediakan sarana untuk menyimpan, berbagi, dan menganalisis struktur tiga dimensi makromolekul biologis. Meskipun memiliki beberapa keterbatasan, adopsi yang luas dan pengembangan ekosistem alat yang kaya untuk penggunaannya memastikan bahwa format ini akan tetap menjadi format utama di masa mendatang. Seiring dengan terus berkembangnya bidang biologi struktural, format PDB kemungkinan akan dilengkapi dengan format yang lebih canggih seperti mmCIF, tetapi warisannya akan tetap bertahan sebagai fondasi tempat biologi struktural modern dibangun.
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.