OCR любого EXR

Перетащите фото, скан или PDF (до 2.5ГБ). Мы извлекаем текст прямо в вашем браузере — бесплатно, без ограничений, и ваши файлы никогда не покидают ваше устройство.

Конфиденциально и безопасно

Все происходит в вашем браузере. Ваши файлы никогда не попадают на наши серверы.

Молниеносно

Никаких загрузок, никаких ожиданий. Конвертируйте в тот момент, когда вы перетаскиваете файл.

Действительно бесплатно

Не требуется учетная запись. Никаких скрытых платежей. Никаких уловок с размером файла.

Оптическое распознавание символов (OCR) преобразует изображения текста — сканы, фотографии со смартфона, PDF-файлы — в машиночитаемые строки и, все чаще, в структурированные данные. Современное OCR — это конвейер, который очищает изображение, находит текст, читает его и экспортирует богатые метаданные, чтобы последующие системы могли искать, индексировать или извлекать поля. Два широко используемых стандарта вывода: hOCR, микроформат HTML для текста и макета, и ALTO XML, схема, ориентированная на библиотеки/архивы; оба сохраняют позиции, порядок чтения и другие подсказки макета и поддерживаются популярными движками, такими как Tesseract.

Краткий обзор конвейера

Предварительная обработка. Качество OCR начинается с очистки изображения: преобразования в оттенки серого, удаления шума, пороговой обработки (бинаризации) и выравнивания. Канонические учебные пособия по OpenCV охватывают глобальную, адаптивную и пороговую обработку Оцу — основные методы для документов с неравномерным освещением или бимодальными гистограммами. Когда освещение меняется в пределах страницы (подумайте о снимках с телефона), адаптивные методы часто превосходят один глобальный порог; Оцу автоматически выбирает порог, анализируя гистограмму. Коррекция наклона не менее важна: выравнивание на основе преобразования Хафа (преобразование Хафа для линий) в паре с бинаризацией Оцу является распространенным и эффективным рецептом в производственных конвейерах предварительной обработки.

Обнаружение и распознавание. OCR обычно делится на обнаружение текста (где находится текст?) и распознавание текста (что он говорит?). В естественных сценах и многих сканах полностью сверточные детекторы, такие как EAST , эффективно предсказывают четырехугольники на уровне слов или строк без тяжелых этапов предложения и реализованы в общих наборах инструментов (например, учебное пособие по обнаружению текста в OpenCV). На сложных страницах (газеты, формы, книги) важны сегментация строк/областей и определение порядка чтения:Kraken реализует традиционную сегментацию зон/строк и нейронную сегментацию базовой линии с явной поддержкой различных письменностей и направлений (слева направо/справа налево/вертикально).

Модели распознавания. Классическая рабочая лошадка с открытым исходным кодом Tesseract (с открытым исходным кодом от Google, с корнями в HP) эволюционировала от классификатора символов до распознавателя последовательностей на основе LSTM и может выдавать PDF с возможностью поиска, выходные данные, дружественные к hOCR/ALTO, и многое другое из командной строки. Современные распознаватели полагаются на моделирование последовательностей без предварительно сегментированных символов. Коннективистская временная классификация (CTC) остается основополагающей, изучая выравнивания между последовательностями входных признаков и строками выходных меток; она широко используется в конвейерах для распознавания рукописного ввода и текста на сцене.

В последние несколько лет трансформеры изменили OCR. TrOCR использует кодировщик Vision Transformer и декодер Text Transformer, обученный на больших синтетических корпусах, а затем доработанный на реальных данных, с высокой производительностью на тестах печатного, рукописного и сценического текста (см. также документацию Hugging Face). Параллельно некоторые системы обходят OCR для последующего понимания: Donut (Document Understanding Transformer) — это кодировщик-декодер без OCR, который напрямую выводит структурированные ответы (например, JSON «ключ-значение») из изображений документов (репозиторий, карточка модели), избегая накопления ошибок, когда отдельный шаг OCR передает данные в систему извлечения информации.

Движки и библиотеки

Если вам нужно готовое решение для чтения текста на многих языках, EasyOCR предлагает простой API с более чем 80 языковыми моделями, возвращающий рамки, текст и достоверность — удобно для прототипов и нелатинских письменностей. Для исторических документов Kraken отличается сегментацией базовой линии и порядком чтения с учетом письменности; для гибкого обучения на уровне строк Calamari основан на наследии Ocropy (Ocropy) с распознавателями (multi-)LSTM+CTC и CLI для тонкой настройки пользовательских моделей.

Наборы данных и тесты

Обобщение зависит от данных. Для рукописного ввода база данных рукописного ввода IAM предоставляет разнообразные по авторам английские предложения для обучения и оценки; это давний эталонный набор для распознавания строк и слов. Для текста на сцене COCO-Text наложил обширные аннотации на MS-COCO с метками для печатного/рукописного, разборчивого/неразборчивого, письменности и полных транскрипций (см. также оригинальную страницу проекта). Эта область также в значительной степени зависит от синтетического предварительного обучения: SynthText in the Wild визуализирует текст на фотографиях с реалистичной геометрией и освещением, предоставляя огромные объемы данных для предварительного обучения детекторов и распознавателей (ссылка на код и данные).

Соревнования под эгидой ICDAR’s Robust Reading сохраняют обоснованность оценки. Последние задачи подчеркивают сквозное обнаружение/чтение и включают связывание слов во фразы, с официальным кодом, сообщающим точность/полноту/F-меру, пересечение над объединением (IoU) и метрики расстояния редактирования на уровне символов, что отражает то, что должны отслеживать практики.

Форматы вывода и последующее использование

OCR редко заканчивается простым текстом. Архивы и цифровые библиотеки предпочитают ALTO XML , потому что он кодирует физический макет (блоки/строки/слова с координатами) вместе с содержимым, и он хорошо сочетается с упаковкой METS. Микроформат hOCR , напротив, встраивает ту же идею в HTML/CSS, используя классы, такие как ocr_line и ocrx_word, что упрощает отображение, редактирование и преобразование с помощью веб-инструментов. Tesseract предоставляет оба варианта, например, генерируя hOCR или PDF с возможностью поиска прямо из командной строки (руководство по выводу PDF); оболочки Python, такие как pytesseract , добавляют удобства. Существуют преобразователи для перевода между hOCR и ALTO, когда в репозиториях есть фиксированные стандарты приема — см. этот тщательно подобранный список инструментов для формата файлов OCR.

Практическое руководство

  • Начните с данных и чистоты. Если ваши изображения — это фотографии с телефона или сканы смешанного качества, вложитесь в пороговую обработку (адаптивную и Оцу) и выравнивание (Хафа) перед любой настройкой модели. Вы часто получите больше от надежного рецепта предварительной обработки, чем от замены распознавателей.
  • Выберите правильный детектор. Для отсканированных страниц с обычными столбцами может быть достаточно сегментатора страниц (зоны → строки); для естественных изображений детекторы одного прохода, такие как EAST , являются сильными базовыми линиями и подключаются ко многим наборам инструментов (пример OpenCV).
  • Выберите распознаватель, который соответствует вашему тексту. Для печатной латиницы Tesseract (LSTM/OEM) надежен и быстр; для нескольких письменностей или быстрых прототипов EasyOCR продуктивен; для рукописного ввода или исторических шрифтов рассмотрите Kraken или Calamari и планируйте тонкую настройку. Если вам нужна тесная связь с пониманием документов (извлечение пар «ключ-значение», VQA), оцените TrOCR (OCR) по сравнению с Donut (без OCR) на вашей схеме — Donut может устранить целый шаг интеграции.
  • Измеряйте то, что имеет значение. Для сквозных систем сообщайте об обнаружении F-мера и распознавании CER/WER (оба основаны на расстоянии редактирования Левенштейна ; см. CTC); для задач с интенсивным использованием макета отслеживайте IoU/плотность и нормализованное расстояние редактирования на уровне символов, как в наборах для оценки ICDAR RRC .
  • Экспортируйте богатые выходные данные. Предпочитайте hOCR /ALTO (или оба), чтобы сохранить координаты и порядок чтения — это жизненно важно для выделения результатов поиска, извлечения таблиц/полей и происхождения. CLI Tesseract и pytesseract делают это одной строкой.

Взгляд в будущее

Самая сильная тенденция — это конвергенция: обнаружение, распознавание, языковое моделирование и даже декодирование для конкретных задач объединяются в единые стеки трансформеров. Предварительное обучение на больших синтетических корпусах остается мультипликатором силы. Модели без OCR будут агрессивно конкурировать везде, где целью являются структурированные выходные данные, а не дословные транскрипции. Ожидайте также гибридных развертываний: легкий детектор плюс распознаватель в стиле TrOCR для длинного текста и модель в стиле Donut для форм и квитанций.

Дополнительная литература и инструменты

Tesseract (GitHub) · Документация Tesseract · Спецификация hOCR · Фон ALTO · Детектор EAST · Обнаружение текста OpenCV · TrOCR · Donut · COCO-Text · SynthText · Kraken · Calamari OCR · ICDAR RRC · pytesseract · Рукописный ввод IAM · Инструменты формата файлов OCR · EasyOCR

Часто задаваемые вопросы

Что такое OCR?

Оптическое распознавание символов (OCR) - это технология, используемая для преобразования различных типов документов, таких как отсканированные бумажные документы, PDF-файлы или изображения, снятые цифровой камерой, в данные, которые можно редактировать и искать.

Как работает OCR?

OCR сканирует входное изображение или документ, разбирает изображение на отдельные символы, а затем сравнивает каждый символ с базой данных форм символов, используя распознавание по образцу или распознавание по признакам.

Какие практические применения у OCR?

OCR используется в различных отраслях и приложениях, включая цифровизацию печатных документов, использование услуг перевода текста в речь, автоматизацию процесса ввода данных и помощь людям с нарушениями зрения в более качественном взаимодействии с текстом.

OCR всегда на 100% точен?

Несмотря на значительные усовершенствования технологии OCR, она не абсолютно надежна. Точность может варьироваться в зависимости от качества исходного документа и конкретных характеристик используемого ПО OCR.

Может ли OCR распознавать рукописный текст?

Хотя OCR в основном предназначен для распознавания печатного текста, некоторые продвинутые системы OCR также могут распознавать чистописание. Однако точность распознавания рукописного текста обычно ниже из-за вариативности индивидуальных стилей письма.

Может ли OCR обрабатывать несколько языков?

Да, многие программы OCR могут распознавать множество языков. Однако следует убедиться, что используемое вами программное обеспечение поддерживает конкретный язык.

В чем разница между OCR и ICR?

OCR - это аббревиатура от Optical Character Recognition (оптическое распознавание символов), которое используется для распознавания печатного текста, в то время как ICR, или Intelligent Character Recognition (интеллектуальное распознавание символов), это более продвинутая технология, которая используется для распознавания рукописного текста.

Может ли OCR обрабатывать все шрифты и размеры текста?

OCR наиболее эффективен при обработке четких, легко читаемых шрифтов и стандартных размеров текста. Хотя он способен распознавать различные шрифты и размеры, его точность может снизиться при обработке нестандартных шрифтов или очень мелкого текста.

Каковы ограничения технологии OCR?

У OCR может быть проблемы при обработке документов с низким разрешением, сложных шрифтов, текста с плохим качеством печати, рукописного текста или документов, где текст плохо сочетается с фоном. Кроме того, хотя OCR может распознавать многие языки, он может не покрывать все языки идеально.

Может ли OCR сканировать цветной текст или цветной фон?

Да, OCR может сканировать цветной текст и фоны, хотя он наиболее эффективен при работе с комбинациями цветов с высоким контрастом, такими как черный текст на белом фоне. Если контраст между цветом текста и фона недостаточен, точность может снизиться.

Что такое формат EXR?

Изображение с высоким динамическим диапазоном (HDR)

Формат файла с расширенным диапазоном (EXR) — это формат файла изображений с высоким динамическим диапазоном, разработанный Industrial Light & Magic (ILM) и выпущенный в 2003 году. Он специально разработан для облегчения цифрового хранения кадров кинофильмов и неподвижных изображений, требующих высокого динамического диапазона и широкой цветовой гаммы. Разработка EXR была обусловлена необходимостью большей точности и гибкости при хранении изображений, что позволяет художникам по визуальным эффектам и цифровым кинематографистам работать с изображениями, которые точно передают реальные условия освещения и цвета, тем самым преодолевая ограничения, накладываемые стандартными форматами изображений.

Файлы EXR способны хранить данные изображений с различными уровнями точности, включая 16-битный формат с плавающей точкой, 32-битный формат с плавающей точкой и 32-битный целочисленный формат пикселей. Эта гибкость позволяет файлам EXR точно представлять очень широкий диапазон интенсивностей, от самых темных теней до самых ярких бликов, далеко за пределами того, что могут предложить стандартные 8-битные или даже 16-битные форматы изображений. Эта функция особенно важна в индустрии визуальных эффектов, где точное улавливание нюансов света и тени может существенно повлиять на реалистичность и захватывающее качество конечного результата.

Еще одной примечательной особенностью формата EXR является его поддержка нескольких методов сжатия, что помогает управлять размерами файлов без существенного ущерба для качества изображения. Среди поддерживаемых схем сжатия — Zip, Piz, PXR24, B44, B44A и none (без сжатия). Каждый метод сжатия имеет свои варианты использования, что позволяет найти баланс между размером файла, качеством изображения и вычислительными ресурсами, необходимыми для сжатия и распаковки. Эта гибкость делает файлы EXR адаптируемыми к различным рабочим процессам и ограничениям по хранению или пропускной способности.

Ключевой характеристикой файлов EXR является их поддержка многокомпонентных и глубоких форматов изображений. Многокомпонентные изображения позволяют хранить различные элементы сцены, такие как фоновые слои, объекты переднего плана или различные типы визуальных эффектов, в отдельных частях в одном файле EXR. Каждая часть может иметь свои метаданные, такие как атрибуты или комментарии, что делает формат EXR исключительно универсальным для сложных рабочих процессов с визуальными эффектами. С другой стороны, глубокие форматы изображений хранят значения пикселей вместе с информацией о глубине для каждого образца, что обеспечивает возможность компоновки отрендеренных 3D-сцен с замысловатыми деталями и реалистичностью.

Файлы EXR также выделяются своей поддержкой произвольных каналов за пределами стандартной цветовой модели RGB (красный, зеленый, синий). Это означает, что помимо хранения информации о цвете файлы EXR могут содержать различные другие типы данных, такие как альфа-каналы для прозрачности, Z-глубина для расчетов расстояния и даже пользовательские каналы для конкретных вариантов использования. Эта возможность незаменима для расширенного компоновки и создания визуальных эффектов, поскольку она позволяет выполнять очень точную обработку элементов изображения на основе атрибутов, выходящих за рамки простого цвета.

Дизайн формата также подчеркивает расширяемость и защиту от устаревания. Файлы EXR содержат раздел заголовка, в котором хранятся метаданные об изображении, такие как разрешение, соотношение сторон пикселей, количество каналов и т. д. Кроме того, заголовок может включать пользовательские атрибуты, добавленные приложениями или пользователями, что упрощает расширение возможностей формата или внедрение информации, относящейся к конкретному проекту. Такая открытая природа формата EXR гарантирует, что он может развиваться в соответствии с новыми потребностями в обработке изображений и визуальных эффектах.

Несмотря на свои передовые функции, сложность работы с файлами EXR может быть палкой о двух концах. Гибкость формата и широкий спектр возможностей означают, что для его максимального использования необходимо специализированное программное обеспечение и хорошее понимание потенциала и подводных камней формата. Популярные отраслевые стандартные программные решения, такие как Adobe Photoshop, Nuke и Autodesk Maya, поддерживают формат EXR, но использование его полных возможностей часто требует более глубоких знаний, чем работа с более простыми форматами изображений.

Надежность формата EXR при обработке контента с высоким динамическим диапазоном и широкой цветовой гаммой делает его особенно подходящим для современных рабочих процессов, включающих изображения с высоким динамическим диапазоном (HDR). По мере развития технологий отображения, когда HDR становится все более распространенным как на потребительском, так и на профессиональном рынках, растет важность такого формата, как EXR, который может точно захватывать и хранить высококачественные данные изображений. Это делает EXR не только актуальным для создания контента для кино и телевидения, но и для приложений в виртуальной реальности, видеоиграх и любом цифровом контенте, где качество изображения и реалистичность имеют первостепенное значение.

Одним из убедительных преимуществ формата EXR является его открытый исходный код. Первоначально разработанные ILM, спецификации формата и связанные с ним библиотеки (такие как OpenEXR) доступны бесплатно, что способствует широкому внедрению и интеграции в различные программные инструменты и платформы. Подход с открытым исходным кодом также способствует развитию и улучшениям, ориентированным на сообщество, гарантируя, что формат остается актуальным и продолжает соответствовать требованиям постоянно развивающегося ландшафта цифровой обработки изображений. Например, библиотека OpenEXR предоставляет полный набор инструментов для чтения, записи и обработки файлов EXR, что делает ее доступной для разработчиков для включения поддержки EXR в свои приложения.

Технические характеристики EXR в сочетании с его внедрением в стандартное отраслевое программное обеспечение и поддержкой сообщества с открытым исходным кодом укрепили его положение в качестве критически важного инструмента в конвейере создания цифрового контента. От художественных фильмов до телевизионных постановок и далее EXR обеспечивает уровень точности изображения и творческой гибкости, которого трудно достичь с помощью других форматов. Его способность обрабатывать сложные многослойные композиции и хранить огромные диапазоны значений яркости делает его незаменимым форматом для художников по визуальным эффектам, кинематографистов и создателей цифрового контента, стремящихся к высочайшему качеству и реалистичности в своей работе.

Заглядывая в будущее, эволюция формата EXR и его экосистемы, вероятно, будет продолжаться в ответ на меняющиеся потребности индустрии цифровой обработки изображений. Постоянная разработка новых алгоритмов сжатия, улучшения обработки и обработки данных и улучшения управления метаданными — это области, в которых формат EXR может получить дальнейшее развитие. Кроме того, по мере того, как продолжается переход к более захватывающим и интерактивным форматам мультимедиа, способность EXR хранить и управлять сложными многомерными наборами данных выделяет его как формат, хорошо подходящий для будущих технологий, таких как создание контента с дополненной реальностью (AR) и виртуальной реальностью (VR).

В заключение, формат изображения с расширенным диапазоном (EXR) представляет собой значительный шаг вперед в технологии цифровой обработки изображений, предоставляя инструменты и возможности, которые выходят далеко за рамки традиционных форматов изображений. Его разработка отражает более широкую тенденцию в отрасли к созданию более реалистичного и захватывающего визуального контента, где все более важным становится захват всего диапазона света и цвета, видимого в реальном мире. Благодаря своей высокой точности, поддержке широкого спектра типов данных и гибкости в обработке сложных композиций изображений EXR устанавливает высокую планку для того, что возможно в цифровой обработке изображений. По мере развития технологий и роста спроса на высококачественные, высокоточные изображения роль формата EXR как ключевого инструмента в экосистеме цифровой обработки изображений и создания контента, вероятно, будет еще больше укрепляться.

Поддерживаемые форматы

AAI.aai

Изображение AAI Dune

AI.ai

Adobe Illustrator CS2

AVIF.avif

Формат файла изображения AV1

BAYER.bayer

Сырое изображение Bayer

BMP.bmp

Изображение битовой карты Microsoft Windows

CIN.cin

Файл изображения Cineon

CLIP.clip

Маска изображения Clip

CMYK.cmyk

Сырые голубые, пурпурные, желтые и черные образцы

CUR.cur

Значок Microsoft

DCX.dcx

Многостраничный рисунок ZSoft IBM PC

DDS.dds

Изображение Microsoft DirectDraw Surface

DPX.dpx

Изображение SMTPE 268M-2003 (DPX 2.0)

DXT1.dxt1

Изображение Microsoft DirectDraw Surface

EPDF.epdf

Зашифрованный формат портативного документа

EPI.epi

Формат обмена Adobe Encapsulated PostScript

EPS.eps

Adobe Encapsulated PostScript

EPSF.epsf

Adobe Encapsulated PostScript

EPSI.epsi

Формат обмена Adobe Encapsulated PostScript

EPT.ept

Зашифрованный PostScript с предварительным просмотром TIFF

EPT2.ept2

Зашифрованный PostScript уровня II с предварительным просмотром TIFF

EXR.exr

Изображение с высоким динамическим диапазоном (HDR)

FF.ff

Farbfeld

FITS.fits

Гибкая система передачи изображений

GIF.gif

Формат обмена графическими данными CompuServe

HDR.hdr

Изображение с высоким динамическим диапазоном (HDR)

HEIC.heic

Высокоэффективный контейнер изображений

HRZ.hrz

Медленное сканирование телевизионного сигнала

ICO.ico

Значок Microsoft

ICON.icon

Значок Microsoft

J2C.j2c

Кодовый поток JPEG-2000

J2K.j2k

Кодовый поток JPEG-2000

JNG.jng

Графика JPEG Network

JP2.jp2

Синтаксис файла JPEG-2000

JPE.jpe

Формат Joint Photographic Experts Group JFIF

JPEG.jpeg

Формат Joint Photographic Experts Group JFIF

JPG.jpg

Формат Joint Photographic Experts Group JFIF

JPM.jpm

Синтаксис файла JPEG-2000

JPS.jps

Формат Joint Photographic Experts Group JPS

JPT.jpt

Синтаксис файла JPEG-2000

JXL.jxl

Изображение JPEG XL

MAP.map

База данных изображений с множественным разрешением (MrSID)

MAT.mat

Формат изображения MATLAB уровня 5

PAL.pal

Палмовый пиксмап

PALM.palm

Палмовый пиксмап

PAM.pam

Общий 2-мерный формат битмапа

PBM.pbm

Портативный формат битмапа (черно-белый)

PCD.pcd

Фото CD

PCT.pct

Apple Macintosh QuickDraw/PICT

PCX.pcx

ZSoft IBM PC Paintbrush

PDB.pdb

Формат просмотра базы данных Palm

PDF.pdf

Портативный формат документа

PDFA.pdfa

Портативный формат архива документов

PFM.pfm

Портативный формат с плавающей запятой

PGM.pgm

Портативный формат серого битмапа (оттенки серого)

PGX.pgx

Формат JPEG 2000 без сжатия

PICT.pict

Apple Macintosh QuickDraw/PICT

PJPEG.pjpeg

Совместная группа экспертов по фотографии формат JFIF

PNG.png

Портативная графика сети

PNG00.png00

Наследование PNG бит-глубины, типа цвета от исходного изображения

PNG24.png24

Непрозрачный или бинарно прозрачный 24-битный RGB (zlib 1.2.11)

PNG32.png32

Непрозрачный или бинарно прозрачный 32-битный RGBA

PNG48.png48

Непрозрачный или бинарно прозрачный 48-битный RGB

PNG64.png64

Непрозрачный или бинарно прозрачный 64-битный RGBA

PNG8.png8

Непрозрачный или бинарно прозрачный 8-битный индексный

PNM.pnm

Портативный любой битмап

PPM.ppm

Портативный формат пиксмапа (цвет)

PS.ps

Файл Adobe PostScript

PSB.psb

Формат большого документа Adobe

PSD.psd

Битмап Adobe Photoshop

RGB.rgb

Сырые образцы красного, зеленого и синего

RGBA.rgba

Сырые образцы красного, зеленого, синего и альфа

RGBO.rgbo

Сырые образцы красного, зеленого, синего и непрозрачности

SIX.six

Формат графики DEC SIXEL

SUN.sun

Файл Sun Rasterfile

SVG.svg

Масштабируемая векторная графика

TIFF.tiff

Формат файла изображения с тегами

VDA.vda

Изображение Truevision Targa

VIPS.vips

Изображение VIPS

WBMP.wbmp

Беспроводное изображение (уровень 0)

WEBP.webp

Формат изображения WebP

YUV.yuv

CCIR 601 4:1:1 или 4:2:2

Часто задаваемые вопросы

Как это работает?

Этот конвертер полностью работает в вашем браузере. Когда вы выбираете файл, он загружается в память и преобразуется в выбранный формат. Затем вы можете скачать преобразованный файл.

Сколько времени занимает преобразование файла?

Преобразования начинаются мгновенно, и большинство файлов преобразуются за считанные секунды. Более крупные файлы могут занимать больше времени.

Что происходит с моими файлами?

Ваши файлы никогда не загружаются на наши серверы. Они преобразуются в вашем браузере, а затем скачиваются. Мы никогда не видим ваши файлы.

Какие типы файлов я могу преобразовать?

Мы поддерживаем преобразование между всеми форматами изображений, включая JPEG, PNG, GIF, WebP, SVG, BMP, TIFF и другие.

Сколько это стоит?

Этот конвертер полностью бесплатен и всегда будет бесплатным. Поскольку он работает в вашем браузere, нам не нужно платить за серверы, поэтому мы не взимаем плату с вас.

Могу ли я преобразовать несколько файлов одновременно?

Да! Вы можете преобразовать сколько угодно файлов одновременно. Просто выберите несколько файлов при их добавлении.