OCR, 즉 광학 문자 인식은 스캔한 종이 문서, PDF 파일 또는 디지털 카메라로 캡처한 이미지와 같은 다양한 유형의 문서를 편집 가능하고 검색 가능한 데이터로 변환하는 데 사용되는 기술입니다.
OCR의 첫 단계에서는 텍스트 문서의 이미지를 스캔합니다. 이것은 사진이거나 스캔된 문서일 수 있습니다. 이 단계의 목적은 수동 입력을 요구하는 대신 문서의 디지털 복사본을 만드는 것입니다. 또한, 이 디지털화 과정은 취약한 자원의 취급을 줄일 수 있으므로 재료의 수명을 늘리는 데 도움이 될 수 있습니다.
문서가 디지털화되면 OCR 소프트웨어는 이미지를 개별 문자로 분리하여 인식합니다. 이것을 세분화 과정이라고 합니다. 세분화는 문서를 라인, 단어 그리고 마지막으로 개별 문자로 나눕니다. 이 분할은 다양한 폰트, 텍스트 크기, 텍스트의 각각의 정렬 등 많은 요소가 관련되어 있기 때문에 복잡한 과정입니다.
세분화 이후에 OCR 알고리즘은 패턴 인식을 사용하여 각 개별 문자를 식별합니다. 각 문자에 대해, 알고리즘은 그것을 문자 모양의 데이터베이스와 비교합니다. 가장 가까운 매치가 그 문자의 아이덴티티로 선택됩니다. 더 고급형태의 OCR인 특징 인식에서는, 알고리즘이 모양 뿐만 아니라 패턴 내에서 선과 곡선을 고려합니다.
OCR은 실용적인 여러 가지 기능을 가지고 있습니다. - 인쇄된 문서의 디지털화에서부터 텍스트 음성 변환 서비스 활성화, 데이터 입력 과정 자동화, 심지어 시각장애인 사용자가 텍스트와 더 잘 상호 작용하도록 돕는 것까지 다양합니다. 그러나 OCR 과정이 절대로 틀리지 않는 것은 아니며, 저해상도 문서, 복잡한 글꼴 또는 인쇄가 잘못된 텍스트를 처리할 때 특히 오류를 범할 수 있습니다. 따라서, OCR 시스템의 정확성은 원래 문서의 품질과 사용된 OCR 소프트웨어의 세부 정보에 따라 크게 달라집니다.
OCR은 현대 데이터 추출 및 디지털화 실습에서 중추적인 기술입니다. 수동 데이터 입력의 필요성을 줄이고 물리적 문서를 디지털 형식으로 변환하는 믿을 수 있고 효율적인 접근법을 제공함으로써 중요한 시간과 자원을 절약합니다.
광학 문자 인식 (OCR)은 스캔된 종이 문서, PDF 파일 또는 디지털 카메라로 촬영된 이미지와 같은 다양한 유형의 문서를 편집 가능하고 검색 가능한 데이터로 변환하는데 사용되는 기술입니다.
OCR은 입력 이미지 또는 문서를 스캔하고, 이미지를 개별 문자로 분할하고, 패턴 인식 또는 특징 인식을 사용하여 각 문자를 문자 모양의 데이터베이스와 비교하는 방식으로 작동합니다.
OCR은 인쇄된 문서를 디지털화하고, 텍스트를 음성 서비스를 활성화하고, 데이 터 입력 과정을 자동화하며, 시각 장애 사용자가 텍스트와 더 잘 상호작용하도록 돕는 등 다양한 부문과 응용 프로그램에서 사용됩니다.
OCR 기술에는 큰 발전이 있었지만, 완벽하지는 않습니다. 원본 문서의 품질과 사용 중인 OCR 소프트웨어의 특정사항에 따라 정확성이 달라질 수 있습니다.
OCR은 주로 인쇄된 텍스트에 대해 설계되었지만, 일부 고급 OCR 시스템은 분명하고 일관된 필기를 인식할 수도 있습니다. 그러나 일반적으로 필기체 인식은 개개인의 글씨 스타일에 있는 넓은 차이 때문에 덜 정확합니다.
네, 많은 OCR 소프트웨어 시스템은 여러 언어를 인식할 수 있습니다. 그러나, 특정 언어가 사용 중인 소프트웨어에 의해 지원되는지 확인하는 것이 중요합니다.
OCR은 광학 문자 인식을 의미하며 인쇄된 텍스트를 인식하는데 사용되는 반면, ICR은 Intelligent Character Recognition의 약자로서 필기 텍스트를 인식하는데 사용되는 더 고급스러운 기술입니다.
OCR은 명확하고 읽기 쉬운 글꼴과 표준 텍스트 크기와 가장 잘 작동합니다. 다양한 글꼴과 크기로 작업할 수 있지만, 특이한 글꼴이나 매우 작은 텍스 트 크기를 처리할 때 정확도가 떨어질 수 있습니다.
OCR은 해상도가 낮은 문서, 복잡한 폰트, 인쇄 상태가 좋지 않은 텍스트, 필기체, 텍스트와 방해되는 배경을 가진 문서 등에 대해 어려움을 겪을 수 있습니다. 또한, 많은 언어를 처리할 수 있지만 모든 언어를 완벽하게 커버하지는 않을 수 있습니다.
네, OCR은 컬러 텍스트와 배경을 스캔할 수 있지만, 일반적으로 검은색 텍스트와 흰색 배경과 같은 높은 대비 색상 조합에서 더 효과적입니다. 텍스트와 배경색이 충분히 대비를 이루지 못할 때 정확성이 감소할 수 있습니다.
AVIF(AV1 이미지 파일 포맷)는 AV1 비디오 코덱을 활용하여 JPEG, PNG, WebP와 같은 기존 포맷에 비해 뛰어난 압축 효율성을 제공하는 최신 이미지 파일 포맷입니다. Alliance for Open Media(AOMedia)에서 개발한 AVIF는 파일 크기가 작으면서도 고품질의 이미지를 제공하여 웹 개발자와 웹사이트 및 애플리케이션을 최적화하려는 콘텐츠 제작자에게 매력적인 선택이 되었습니다.
AVIF의 핵심은 H.264 및 HEVC와 같은 독점 코덱에 대한 로열티 없는 대안으로 설계된 AV1 비디오 코덱입니다. AV1은 프레임 내부 및 프레임 간 예측, 변환 코딩, 엔트로피 코딩과 같은 고급 압축 기술을 사용하여 시각적 품질을 유지하면서 상당한 비트레이트 절약을 달성합니다. AV1의 프레임 내부 코딩 기능을 활용하여 AVIF는 기존 포맷보다 정지 이미지를 더 효율적으로 압축할 수 있습니다.
AVIF의 주요 특징 중 하나는 무손실 및 손실 압축을 모두 지원한다는 것입니다. 손실 압축은 약간의 이미지 품질을 희생하여 더 높은 압축률을 허용하는 반면, 무손실 압축은 정보 손실 없이 원본 이미지 데이터를 보존합니다. 이러한 유연성 덕분에 개발자는 파일 크기와 이미지 충실도의 균형을 맞추어 특정 요구 사항에 맞는 적절한 압축 모드를 선택할 수 있습니다.
또한 AVIF는 다양한 색 공간과 비트 심도를 지원하여 다양한 이미지 유형과 사용 사례에 적합합니다. 8비트에서 12비트/채널 범위의 비트 심도와 RGB 및 YUV 색 공간을 모두 처리할 수 있습니다. 또한 AVIF는 고동적 범위(HDR) 이미징을 지원하여 더 넓은 휘도 값과 더 생생한 색상을 표현할 수 있습니다. 이 기능은 HDR 디스플레이와 콘텐츠에 특히 유용합니다.
AVIF의 또 다른 중요한 장점은 투명성을 가능하게 하는 알파 채널로 이미지를 인코딩할 수 있다는 것입니다. 이 기능은 다양한 배경색이나 패턴과 원활하게 통합되어야 하는 그래픽과 로고에 필수적입니다. AVIF의 알파 채널 지원은 PNG에 비해 더 효율적입니다. 투명성 정보를 이미지 데이터와 함께 압축할 수 있기 때문입니다.
AVIF 이미지를 만들려면 먼저 소스 이미지 데이터를 일반적으로 64x64픽셀 크기의 코딩 단위 그리드로 나눕니다. 그런 다음 각 코딩 단위는 더 작은 블록으로 나뉘고 AV1 인코더에서 독립적으로 처리됩니다. 인코더는 예측, 변환 코딩, 양자화, 엔트로피 코딩과 같은 일련의 압축 기술을 적용하여 이미지 품질을 유지하면서 데이터 크기를 줄입니다.
예측 단계에서 인코더는 프레임 내부 예측을 사용하여 주변 픽셀을 기반으로 블록 내 픽셀 값을 추정합니다. 이 프로세스는 공간적 중복성을 활용하여 인코딩해야 하는 데이터 양을 줄이는 데 도움이 됩니다. 비디오 압축에 사용되는 프레임 간 예측은 AVIF와 같은 정지 이미지에는 적용되지 않습니다.
예측 후 잔류 데이터(예측된 픽셀 값과 실제 픽셀 값의 차이)는 변환 코딩을 거칩니다. AV1 코덱은 공간 도메인 데이터를 주파수 도메인으로 변환하기 위해 이산 코사인 변환(DCT) 및 비대칭 이산 사인 변환(ADST) 함수 집합을 사용합니다. 이 단계는 잔류 신호의 에너지를 더 적은 계수로 집중시켜 압축에 더 적합하게 만드는 데 도움이 됩니다.
그런 다음 양자화를 변환된 계수에 적용하여 데이터의 정밀도를 줄입니다. 덜 중요한 정보를 삭제함으로써 양자화는 약간의 이미지 품질 손실을 대가로 더 높은 압축률을 허용합니다. 양자화 매개 변수는 파일 크기와 이미지 충실도 간의 균형을 제어하도록 조정할 수 있습니다.
마지막으로 산술 코딩이나 가변 길이 코딩과 같은 엔트로피 코딩 기술을 사용하여 양자화된 계수를 더 압축합니다. 이러한 기술은 더 자주 발생하는 심볼에 더 짧은 코드를 할당하여 이미지 데이터를 더 컴팩트하게 표현합니다.
인코딩 프로세스가 완료되면 압축된 이미지 데이터는 이미지 크기, 색 공간, 비트 심도와 같은 메타데이터를 포함하는 AVIF 컨테이너 포맷으로 패키징됩니다. 생성된 AVIF 파일은 다른 이미지 포맷에 비해 저장 공간이나 대역폭을 덜 차지하여 효율적으로 저장하거나 전송할 수 있습니다.
AVIF 이미지를 디코딩하려면 역방향 프로세스를 따릅니다. 디 코더는 AVIF 컨테이너에서 압축된 이미지 데이터를 추출하고 엔트로피 디코딩을 적용하여 양자화된 계수를 재구성합니다. 그런 다음 역양자화와 역변환 코딩을 수행하여 잔류 데이터를 얻습니다. 프레임 내부 예측에서 파생된 예측된 픽셀 값이 잔류 데이터에 추가되어 최종 이미지를 재구성합니다.
AVIF 채택의 과제 중 하나는 JPEG 및 PNG와 같은 기존 포맷에 비해 비교적 최근에 도입되었고 브라우저 지원이 제한적이라는 것입니다. 그러나 더 많은 브라우저와 이미지 처리 도구가 AVIF를 기본적으로 지원하기 시작하면서 효율적인 이미지 압축에 대한 수요가 증가함에 따라 채택이 증가할 것으로 예상됩니다.
호환성 문제를 해결하기 위해 웹사이트와 애플리케이션은 폴백 메커니즘을 사용하여 호환되는 클라이언트에 AVIF 이미지를 제공하고 이전 브라우저에는 JPEG 또는 WebP와 같은 대체 포맷을 제공할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 사용자가 브라우저가 AVIF를 지원하는지 여부에 관계없이 콘텐츠에 액세스할 수 있도록 보장합니다.
결론적으로 AVIF는 AV1 비디오 코덱의 힘을 활용하여 뛰어난 압축 효율성을 제공하는 유망한 이미지 파일 포맷입니다. 손실 및 무손실 압축, 다양한 색 공간 및 비트 심도, HDR 이미징, 알파 채널 투명성을 지원하는 AVIF는 웹에서 이미지를 최적화하기 위한 다목적 솔루션을 제공합니다. 브라우저 지원이 지속적으로 확장되고 더 많은 도구가 AVIF를 채택함에 따라 시각적 품질을 저하시키지 않고 이미지 파일 크기를 줄이려는 개발자와 콘텐츠 제작자에게 선호되는 선택이 될 가능성이 있습니다.
이 변환기는 완전히 브라우저에서 작동합니다. 파일을 선택하면 메모리에 읽혀 선택한 형식으로 변환됩니다. 그 후 변환된 파일을 다운로드할 수 있습니다.
변환은 즉시 시작되며 대부분의 파일은 1초 이내에 변환됩니다. 큰 파일은 더 오래 걸릴 수 있습니다.
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JPEG, PNG, GIF, WebP, SVG, BMP, TIFF 등 모든 이미지 형식을 변환할 수 있습니다.
이 변환기는 완전히 무료이며 항상 무료입니다. 브라우저에서 작동하기 때문에 서버 비용이 들지 않아서 고객님께 비용을 청구할 필요가 없습니다.
네! 원하는 만큼 많은 파일을 동시에 변환할 수 있습니다. 파일을 추가할 때 여러 파일을 선택하세요.