OCR любого JPT
Перетащите и отпустите или нажмите для выбора
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: выравнивани е 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 ст раницу 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 те кста.
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 JPT?
Синтаксис файла JPEG-2000
Формат изображений JPS, сокращенно от JPEG Stereo, — это формат файлов, используемый для хранения стереоскопических фотографий, сделанных цифровыми камерами или созданных с помощью программного обеспечения для 3D-рендеринга. По сути, это расположенные бок о бок два изображения JPEG в одном файле, которые при просмотре с помощью соответствующего программного или аппаратного обеспечения создают 3D-эффект. Этот формат особенно полезен для создания иллюзии глубины на изображениях, что улучшает впечатления от просмотра для пользователей с совместимыми системами отображения или 3D-очками.
Формат JPS использует хорошо зарекомендовавшую себя технологию сжатия JPEG (Joint Photographic Experts Group) для хранения двух изображений. JPEG — это метод сжатия с потерями, что означает, что он уменьшает размер файла, выборочно отбрасывая менее важную информацию, часто без заметного снижения качества изображения для человеческого глаза. Это делает файлы JPS относительно небольшими и удобными в управлении, несмотря на то, что они содержат два изображения вместо одного.
Файл JPS по сути является файлом JPEG с определенной структурой. Он содержит два сжатых JPEG-изображения бок о бок в одном кадре. Эти изображения называются изображениями левого и правого глаза, и они представляют собой немного разные перспективы одной и той же сцены, имитируя небольшую разницу между тем, что видит каждый из наших глаз. Именно эта разница позволяет воспринимать глубину, когда изображения просматриваются правильно.
Стандартное разрешение для изображения JPS обычно вдвое больше ширины стандартного изображения JPEG, чтобы вместить как левое, так и правое изображения. Например, если стандартное изображение JPEG имеет разрешение 1920x1080 пикселей, изображение JPS будет иметь разрешение 3840x1080 пикселей, причем каждое изображение, расположенное бок о бок, будет занимать половину общей ширины. Однако разрешение может варьироваться в зависимости от источника изображения и предполагаемого использования.
Чтобы просматривать изображение JPS в 3D, зритель должен использовать совместимое устройство отображения или программное обеспечение, которое может интерпретировать изображения, расположенные бок о бок, и представлять их каждому глазу отдельно. Это можно сделать с помощью различных методов, таких как анаглифное 3D, где изображения фильтруются по цвету и просматриваются с цветными очками; поляризованное 3D, где изображения проецируются через поляризованные фильтры и просматриваются с поляризованными очками; или активное затворное 3D, где изображения отображаются поочередно и синхронизируются с затворными очками, которые быстро открываются и закрываются, чтобы показать каждому глазу правильное изображение.
Структура файла изображения JPS аналогична структуре стандартного файла JPEG. Он содержит заголовок, который включает маркер SOI (начало изображения), за которым следует ряд сегментов, содержащих различные фрагменты метаданных и сами данные изображения. Сегменты включают маркеры APP (приложение), которые могут содержать такую информацию, как метаданные Exif, и сегмент DQT (определение таблицы квантования), который определяет таблицы квантования, используемые для сжатия данных изображения.
Одним из ключевых сегментов в файле JPS является сегмент JFIF (формат обмена файлами JPEG), который указывает, что файл соответствует стандарту JFIF. Этот сегмент важен для обеспечения совместимости с широким спектром программного и аппаратного обеспечения. Он также включает такую информацию, как соотношение сторон и разрешение миниатюры, которая может использоваться для быстрого предварительного просмотра.
Фактические данные изображения в файле JPS хранятся в сегменте SOS (начало сканирования), который следует за заголовком и сегментами метаданных. Этот сегмент содержит сжатые данные изображения как для левого, так и для правого изображения. Данные кодируются с использованием алгоритма сжатия JPEG, который включает ряд шагов, включая преобразование цветового пространства, субдискретизацию, дискретное косинусное преобразование (DCT), квантование и энтропийное кодирование.
Преобразование цветового пространства — это процесс преобразования данных изображения из цветового пространства RGB, которое обычно используется в цифровых камерах и компьютерных дисплеях, в цветовое пространство YCbCr, которое используется при сжатии JPEG. Это преобразование разделяет изображение на компонент яркости (Y), который представляет уровни яркости, и два компонента цветности (Cb и Cr), которые представляют цветовую информацию. Это полезно для сжатия, потому что человеческий глаз более чувствителен к изменениям яркости, чем к цвету, что позволяет более агрессивно сжимать компоненты цветности без существенного влияния на воспринимаемое качество изображения.
Субдискретизация — это процесс, который использует более низкую чувствительность человеческого глаза к деталям цвета, уменьшая разрешение компонентов цветности относительно к омпонента яркости. Общие коэффициенты субдискретизации включают 4:4:4 (без субдискретизации), 4:2:2 (уменьшение горизонтального разрешения цветности вдвое) и 4:2:0 (уменьшение как горизонтального, так и вертикального разрешения цветности вдвое). Выбор коэффициента субдискретизации может влиять на баланс между качеством изображения и размером файла.
Дискретное косинусное преобразование (DCT) применяется к небольшим блокам изображения (обычно 8x8 пикселей) для преобразования данных пространственной области в частотную область. Этот шаг имеет решающее значение для сжатия JPEG, поскольку он позволяет разделять детали изображения на компоненты различной важности, причем компоненты с более высокой частотой часто менее заметны для человеческого глаза. Затем эти компоненты можно квантовать или уменьшить точность для достижения сжатия.
Квантование — это процесс сопоставления диапазона значений одному квантовому значению, что фактически снижает точность коэффициентов DCT. Именно здесь проявляется природа сжатия JPEG с потерями, поскольку часть информации изображения отбрасывается. Степень квантования определяется таблицами квантования, указанными в сегменте DQT, и ее можно регулировать для баланса качества изображения и размера файла.
Заключительным этапом процесса сжатия JPEG является энтропийное кодирование, которое является формой сжатия без потерь. Наиболее распространенным методом, используемым в JPEG, является кодирование Хаффмана, которое назначает более короткие коды более частым значениям и более длинные коды менее частым значениям. Это уменьшает общий размер данных изображения без дальнейшей потери информации.
В дополнение к стандартным методам сжатия JPEG формат JPS также может включать специальные метаданные, относящиеся к стереоскопической природе изображений. Эти метаданные могут включать информацию о настройках параллакса, точках схождения и любых других данных, которые могут потребоваться для правильного отображения 3D-эффекта. Эти метаданные обычно хранятся в сегментах APP файла.
Формат JPS поддерживается различными программными приложениями и устройствами, включая 3D-телевизоры, VR-гарнитуры и специализированные просмотрщики фотографий. Однако он не так широко поддерживается, как стандартный формат JPEG, поэтому пользователям может потребоваться использовать специальное программное обеспечение или конвертировать файлы JPS в другой формат для более широкой совместимости.
Одной из проблем с форматом JPS является обеспечение правильного выравнивания левого и правого изображений и правильного параллакса. Неправильное выравнивание или неправильный параллакс может привести к дискомфорту при просмотре и может вызвать напряжение глаз или головные боли. Поэтому фотографам и 3D-художникам важно тщательно захватывать или создавать изображения с правильными стереоскопическими параметрами.
В заключение, формат изображений JPS — это специализированный формат файлов, предназначенный для хранения и отображения стереоскопических изображений. Он основан на устоявшихся методах сжатия JPEG для создания компактного и эффективного способа хранения 3D-фотографий. Хотя он предлагает уникальные впечатления от просмотра, для просмотра изображений в 3D требуется совместимое оборудование или программное обеспечение, и он может представлять проблемы с точки зрения выравнивания и параллакса. Несмотря на эти проблемы, формат JPS остается ценным инструментом для фотографов, 3D-художников и энтузиастов, которые хотят запечатлеть и передавать глубину и реализм мира в цифровом формате.
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
Изо бражение 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 фай лов одновременно. Просто выберите несколько файлов при их добавлении.