การรู้จำอักขระด้วยแสง (OCR) เปลี่ยนรูปภาพของข้อความ—สแกน, ภาพถ่ายจากสมาร์ทโฟน, PDF—เป็นสตริงที่เครื่องอ่านได้ และ, เพิ่มมากขึ้น, ข้อมูลที่มีโครงสร้าง. OCR สมัยใหม่เป็นไปป์ไลน์ที่ทำความสะอาดรูปภาพ, ค้นหาข้อความ, อ่าน, และส่งออกเมทาดาทาที่สมบูรณ์ เพื่อให้ระบบดาวน์สตรีมสามารถค้นหา, จัดทำดัชนี, หรือดึงข้อมูลฟิลด์ได้. สองมาตรฐานเอาต์พุตที่ใช้กันอย่างแพร่หลายคือ hOCR, ไมโครฟอร์แมต HTML สำหรับข้อความและเลย์เอาต์, และ ALTO XML, สกีมาที่มุ่งเน้นไลบรารี/หอจดหมายเหตุ; ทั้งสองรักษาสถานะ, ลำดับการอ่าน, และสัญลักษณ์เลย์เอาต์อื่น ๆ และ ได้รับการสนับสนุนจากเครื่องมือยอดนิยมเช่น Tesseract.
การประมวลผลเบื้องต้น. คุณภาพของ OCR เริ่มต้นด้วยการทำความสะอาดภาพ: การแปลงเป็นสีเทา, การลดสัญญาณรบกวน, การกำหนดค่าขีดแบ่ง (การทำให้เป็นไบนารี), และการปรับแก้ความเอียง. บทเรียน OpenCV แบบบัญญัติครอบคลุมทั่วโลก, การปรับตัว และ Otsu การกำหนดค่าขีดแบ่ง—ซึ่งเป็นส่วนสำคัญสำหรับเอกสารที่มีแสงไม่สม่ำเสมอหรือฮิสโตแกรมแบบสองโหมด. เมื่อความสว่างแตกต่างกันไป ภายในหน้า (นึกถึงภาพถ่ายจากโทรศัพท์), วิธีการปรับตัวมักจะทำงานได้ดีกว่าการกำหนดค่าขีดแบ่งทั่วโลกเพียงค่าเดียว; Otsu จะเลือกค่าขีดแบ่งโดยอัตโนมัติโดยการวิเคราะห์ฮิสโตแกรม. การแก้ไขความเอียงก็มีความสำคัญเท่าเทียมกัน: การปรับแก้ความเอียงโดยใช้ Hough (การแปลงเส้นตรง Hough) ควบคู่กับการทำให้เป็นไบนารีของ Otsu เป็นสูตรทั่วไปและมีประสิทธิภาพในไปป์ไลน์การประมวลผลเบื้องต้นในการผลิต.
การตรวจจับกับการรู้จำ. OCR โดยทั่วไปแบ่งออกเป็น การตรวจจับข้อความ (ข้อความอยู่ที่ไหน ?) และ การรู้จำข้อความ (มันพูดว่าอะไร?). ในฉากธรรมชาติและการสแกนจ ำนวนมาก, ตัวตรวจจับแบบคอนโวลูชันเต็มรูปแบบ เช่น EAST ทำนายรูปสี่เหลี่ยมระดับคำหรือบรรทัดได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยไม่มีขั้นตอนการเสนอที่หนักหน่วงและถูกนำไปใช้ใน ชุดเครื่องมือทั่วไป (เช่น, บทแนะนำการตรวจจับข้อความของ OpenCV). บนหน้าที่ซับซ้อน (หนังสือพิมพ์, แบบฟอร์ม, หนังสือ), การแบ่งส่วนของบรรทัด/ภูมิภาคและการอนุมานลำดับการอ่านมีความสำคัญ:Kraken ใช้การแบ่งส่วนโซน/บรรทัดแบบดั้งเดิมและการแบ่งส่วน เส้นฐาน แบบประสาท, พร้อมการสนับสนุนที่ชัดเจน สำหรับสคริปต์และทิศทางที่แตกต่างกัน (LTR/RTL/แนวตั้ง).
โมเดลการรู้จำ. ม้างานโอเพนซอร์สคลาสสิก Tesseract (โอเพนซอร์สโดย Google, มีรากฐานที่ HP) พัฒน าจากตัวแยกประเภทอักขระเป็นตัวรู้จำลำดับ ที่ใช้ LSTM และสามารถส่งออก PDF ที่ค้นหาได้, เอาต์พุตที่เป็นมิตรกับ hOCR/ALTO, และอื่น ๆ จาก CLI. ตัวรู้จำสมัยใหม่พึ่งพาการสร้างแบบจำลองลำดับโดยไม่มีอักขระที่แบ่งส่วนไว้ล่วงหน้า. Connectionist Temporal Classification (CTC) ยังคงเป็นพื้นฐาน, เรียนรู้การจัดตำแหน่งระหว่างลำดับคุณลักษณะอินพุตและสตริงป้ายกำกับเอาต์พุต; มันถูกใช้อย่างกว้างขวาง ในไปป์ไลน์การเขียนด้วยลายมือและข้อความในฉาก.
ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา, Transformers ได้ปรับเปลี่ยน OCR. TrOCR ใช้ตัวเข้ารหัส Vision Transformer บวกกับตัวถอดรหัส Text Transformer, ฝึกฝนบนคลังข้อมูลสังเคราะห์ขนาดใหญ่แล้ว ปรับละเอียดบนข้อมูลจริง, พร้อมประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งในเกณฑ์มาตรฐานก ารพิมพ์, การเขียนด้วยลายมือ และข้อความในฉาก (ดูเพิ่มเติมที่ เอกสาร Hugging Face). ในขณะเดียวกัน, บางระบบข้าม OCR เพื่อความเข้าใจดาวน์สตรีม: Donut (Document Understanding Transformer) เป็นตัวเข้ารหัส-ถอดรหัสที่ไม่มี OCR ซึ่งส่งออกคำตอบที่มีโครงสร้างโดยตรง (เช่น JSON คีย์-ค่า) จากเอกสาร รูปภาพ (repo, การ์ดโมเดล), หลีกเลี่ยงการสะสมข้อผิดพลาดเมื่อขั้นตอน OCR แยกต่างหากป้อนระบบ IE.
หากคุณต้องการการอ่านข้อความแบบครบวงจรในหลายสคริปต์, EasyOCR มี API ที่เรียบง่ายพร้อมโมเดลภาษามากกว่า 80 ภาษา, ส่งคืนกล่อง, ข้อความ, และความเชื่อมั่น—มีประโยชน์สำหรับต้นแบบและ สคริปต์ที่ไม่ใช่ภาษาละติน. สำหรับเอกสารทางประวัติศาสตร์, Kraken โดดเด่นด้วยการแบ่งส่วนเส้นฐานและการอ่านตามลำดับที่คำนึงถึงสคริปต์; สำหรับการฝึกอบรมระดับบรรทัดที่ยืดหยุ่น, Calamari สร้างขึ้นจากสายเลือด Ocropy (Ocropy) ด้วยตัวรู้จำ (หลาย)LSTM+CTC และ CLI สำหรับการปรับละเอียดโมเดลที่กำหนดเอง.
การสรุปผลขึ้นอยู่กับข้อมูล. สำหรับการเขียนด้วยลายมือ, ฐานข้อมูลการเขียนด้วยลายมือ IAM ให้ประโยคภาษาอังกฤษที่หลากหลายสำหรับผู้เขียนสำหรับการฝึกอบรมและการประเมิน; มันเป็นชุดอ้างอิงที่มีมายาวนานสำหรับ การรู้จำบรรทัดและคำ. สำหรับข้อความในฉาก, COCO-Text ได้ ใส่คำอธิบายประกอบอย่างกว้างขวางทับ MS-COCO, พร้อมป้ายกำกับสำหรับพิมพ์/เขียนด้วยลายมือ, อ่านได้/อ่านไม่ได้, สคริปต์, และ การถอดความแบบเต็ม (ดูเพิ่มเติมที่หน้า โครงการดั้งเดิม). สาขานี้ยังพึ่งพาการฝึกอบรมล่วงหน้าแบบสังเคราะห์อย่างมาก: SynthText in the Wild แสดงข้อความลงในภาพถ่ายด้วยรูปทรงเรขาคณิตและแสงที่สมจริง, ให้ข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อฝึกอบรมล่วงหน้า ตัวตรวจจับและตัวรู้จำ (อ้างอิง โค้ดและข้อมูล).
การแข่งขันภายใต้ ICDAR’s Robust Reading ร่มช่วยให้การประเมินผลเป็นไปอย่างมีเหตุผล. งานล่าสุดเน้นการตรวจจับ/การอ่านแบบ end-to-end และรวมถึงการเชื่อมโยงคำ เป็นวลี, พร้อมโค้ดอย่างเป็นทางการที่รายงาน ความแม่นยำ/การเรียกคืน/F-score, intersection-over-union (IoU), และเมตริกระยะห่างการแก้ไขระดับอักขระ—สะท้อนสิ่งที่ผู้ปฏิบัติงานควรติดตาม.
OCR ไม่ค่อยจบลงที่ข้อความธรรมดา. หอจดหมายเหตุและห้องสมุดดิจิทัลต้องการ ALTO XML เพราะมันเข้ารหัสเลย์เอาต์ทางกายภาพ (บล็อก/บรรทัด/คำพร้อมพิกัด) ควบคู่ไปกับเนื้อหา, และมันเข้ากันได้ดี กับแพ็คเกจ METS. hOCR ไมโครฟอร์แมต, ในทางตรงกันข้าม, ฝังแนวคิดเดียวกันลงใน HTML/CSS โดยใช้คลาสเช่น ocr_line และ ocrx_word, ทำให้ง่ายต่อการแสดง, แก้ไข, และแปลงด้วยเครื่องมือเว็บ. Tesseract เปิดเผยทั้งสอง—เช่น, การสร้าง hOCR หรือ PDF ที่ค้นหาได้โดยตรงจาก CLI (คู่มือการส่ งออก PDF); ตัวห่อหุ้ม Python เช่น pytesseract เพิ่มความสะดวก. มีตัวแปลงเพื่อแปลระหว่าง hOCR และ ALTO เมื่อที่เก็บมีมาตรฐานการนำเข้าที่ตายตัว —ดูรายการที่คัดสรรมานี้ของ เครื่องมือรูปแบบไฟล์ OCR.
แนวโน้มที่แข็งแกร่งที่สุดคือการบรรจบกัน: การตรวจจับ, การรู้จำ, การสร้างแบบจำลองภาษา, และแม้แต่การถอดรหัสเฉพาะงาน กำลังรวมกันเป็นสแต็ก Transformer ที่เป็นหนึ่งเดียว. การฝึกอบรมล่วงหน้าบน คลังข้อมูลสังเคราะห์ขนาดใหญ่ ยังคงเป็นตัวคูณกำลัง. โมเดลที่ไม่มี OCR จะแข่งขันอย่างดุเดือดทุกที่ที่เป้าหมายเป็นเอาต์พุตที่มีโครงสร้าง แทนที่จะเป็นการถอดความแบบคำต่อคำ. คาดหวังการปรับใช้แบบไฮบริดด้วย: ตัวตรวจจับน้ำหนักเบาบวกกับตัวรู้จำสไตล์ TrOCR สำหรับข้อความยาว, และโมเดลสไตล์ Donut สำหรับแบบฟอร์มและใบเสร็จ.
Tesseract (GitHub) · เอกสาร Tesseract · ข้อมูลจำเพาะ hOCR · พื้นหลัง ALTO · ตัวตรวจจับ EAST · การตรวจจับข้อความ OpenCV · TrOCR · Donut · COCO-Text · SynthText · Kraken · Calamari OCR · ICDAR RRC · pytesseract · การเขียนด้วยลายมือ IAM · เครื่องมือรูปแบบไฟล์ OCR · EasyOCR
Optical Character Recognition (OCR) เป็นเทคโนโลยีที่ใช้ในการแปลงประเภทต่าง ๆ ของเอกสาร เช่น ผลงานที่สแกนด้วยกระดาษ PDF ไฟล์หรือภาพที่ถ่ายด้วยกล้องดิจิตอล ให้เป็นข้อมูลที่สามารถแก้ไขและค้นหาได้
OCR ทำงานโดยการสแกนภาพนำเข้าต่างๆหรือเอกสาร การแบ่งภาพออกเป็นตัวอักษรแต่ละตัว แล้วเปรียบเทียบแต่ละตัวอักษรกับฐานข้อมูลแบบรูปของตัวอักษรโดยใช้การจดจำรูปแบบหรือจดจำลักษณะ
OCR ถูกนำไปใช้ในหลายภาคและการประยุกต์ใช้ เช่น การเปลี่ยนเอกสารที่พิมพ์ออกมาเป็นดิจิตอล การเปิดให้บริการอักษรเป็นเสียง การทำให้กระบวนการกรอกข้อมูลเป็นอัตโนมัติ และสนับสนุนผู้ที่ มีความบกพร่องทางการมองเห็นให้สามารถสัมผัสปฏิสัมพันธ์กับข้อความได้ตรงตามความต้องการ
อย่างไรก็ตาม ทั้งที่เทคโนโลยี OCR ได้พัฒนามาอย่างมาก แต่ยังไม่มีความสมบูรณ์ การมีความแม่นยำมักจะขึ้นอยู่กับคุณภาพของเอกสารเดิมและรายละเอียดของซอฟต์แวร์ OCR ที่ใช้
ถึงแม้ว่า OCR ถูกออกแบบมาสำหรับข้อความที่พิมพ์ แต่ระบบ OCR ที่ระดับสูงบางระบบสามารถจดจำลายมือที่ชัดเจน สอดคล้องได้ อย่างไรก็ดี ทั่วไปแล้วการจดจำลายมือมีความแม่นยำน้อยกว่า เนื่องจากมีการผันแปรของรูปแบบการเขียนของแต่ละคน
ใช่ ซอฟต์แวร์ OCR หลายระบบสามารถจดจำภาษาหลายภาษา อย่างไรก็ตาม สำคัญที่จะต้องดูว ่าภาษาที่ต้องการได้รับการสนับสนุนโดยซอฟต์แวร์ที่คุณใช้
OCR ย่อมาจาก Optical Character Recognition และใช้ในการจดจำข้อความที่พิมพ์ขณะที่ ICR หรือ Intelligent Character Recognition ที่ทันสมัยยิ่งขึ้นและใช้สำหรับการจดจำข้อความที่เขียนด้วยมือ
OCR ทำงานได้ดีที่สุดกับแบบอักษรที่ชัดเจน, สามารถอ่านได้ง่ายและมีขนาดข้อความมาตรฐาน ในขณะที่มันสามารถทำงานได้กับแบบอักษรและขนาดที่หลากหลาย แต่ความถูกต้องมักจะลดลงเมื่อจัดการกับแบบอักษรที่ไม่ปกติหรือขนาดข้อความที่เล็กมาก
OCR อาจพบปัญหากับเอกสารที่มีความละเอียดต่ำ, แบบอักษรซับซ้อน, ข้อความที่พิมพ์ไม่ดี, ลา ยมือ และเอกสารที่มีพื้นหลังที่แทรกซ้อนกับข้อความ นอกจากนี้ อย่างไรก็ตาม อาจใช้งานกับภาษาหลายภาษาได้ มันอาจไม่ครอบคลุมทุกภาษาอย่างสมบูรณ์
ใช่ OCR สามารถสแกนข้อความที่มีสีและพื้นหลังที่มีสี แม้ว่าจะมีประสิทธิภาพมากขึ้นด้วยสีที่มีความเปรียบเทียบความตัดกัน เช่น ข้อความดำบนพื้นหลังสีขาว ความถูกต้องอาจลดลงเมื่อสีข้อความและสีพื้นหลังไม่มีความคมชัดเพียงพอ
JPEG 2000 หรือที่เรียกกันทั่วไปว่า J2K เป็นมาตรฐานการบีบอัดภาพและระบบการเข้ารหัสที่สร้างขึ้นโดยคณะกรรมการ Joint Photographic Experts Group ในปี 2000 โดยมีจุดประสงค์เพื่อแทนที่มาตรฐาน JPEG เดิม มาตรฐา นนี้ได้รับการพัฒนาขึ้นเพื่อแก้ไขข้อจำกัดบางประการของมาตรฐาน JPEG เดิมและเพื่อให้ชุดคุณสมบัติใหม่ที่เพิ่มมากขึ้นสำหรับแอปพลิเคชันต่างๆ JPEG 2000 ไม่ใช่เพียงมาตรฐานเดียว แต่เป็นชุดมาตรฐานที่ครอบคลุมภายใต้ตระกูล JPEG 2000 (ISO/IEC 15444)
ข้อได้เปรียบหลักประการหนึ่งของ JPEG 2000 เหนือรูปแบบ JPEG เดิมคือการใช้การแปลงเวฟเล็ตแทนการแปลงโคไซน์แบบไม่ต่อเนื่อง (DCT) การแปลงเวฟเล็ตช่วยให้มีอัตราการบีบอัดที่สูงขึ้นโดยไม่มีสิ่งประดิษฐ์ที่มองเห็นได้ในระดับเดียวกับที่อาจปรากฏในภาพ JPEG ซึ่งเป็นประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันภาพความละเอียดสูงและคุณภาพสูง เช่น ภาพจากดาวเทียม การถ่ายภาพทางการแพทย์ ภาพยนตร์ดิจิทัล และการจัดเก็บถาวร ซึ่งคุณภาพของภาพมีความสำคัญสูงสุด
JPEG 2000 รองรับการบีบอัดแบบไม่สูญเสียและแบบสูญเสียภายในสถาปัตยกรรมการบีบอัดเดียว ก ารบีบอัดแบบไม่สูญเสียทำได้โดยใช้การแปลงเวฟเล็ตแบบกลับได้ ซึ่งรับรองว่าข้อมูลภาพต้นฉบับสามารถสร้างขึ้นใหม่ได้อย่างสมบูรณ์แบบจากภาพที่บีบอัด ในทางกลับกัน การบีบอัดแบบสูญเสียใช้การแปลงเวฟเล็ตแบบไม่สามารถย้อนกลับได้เพื่อให้ได้อัตราการบีบอัดที่สูงขึ้นโดยการละทิ้งข้อมูลบางส่วนที่ไม่สำคัญในภาพ
อีกหนึ่งคุณสมบัติที่สำคัญของ JPEG 2000 คือการรองรับการส่งภาพแบบก้าวหน้า ซึ่งเรียกอีกอย่างว่าการถอดรหัสแบบก้าวหน้า ซึ่งหมายความว่าสามารถถอดรหัสและแสดงภาพที่ความละเอียดต่ำกว่าได้ และค่อยๆ เพิ่มเป็นความละเอียดเต็มรูปแบบเมื่อมีข้อมูลมากขึ้น ซึ่งเป็นประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันที่มีแบนด์วิดท์จำกัด เช่น การท่องเว็บหรือแอปพลิเคชันบนมือถือ ซึ่งเป็นประโยชน์ในการแสดงภาพเวอร์ชันคุณภาพต่ำได้อย่างรวดเร็วและปรับปรุงคุณภาพเมื่อได้รับข้อมูลเพิ่มเติม
JPEG 2000 ยังนำเสนอแนวคิดเรื่องพื้นที่ที่สนใจ (ROI) ซึ่งช่วยให้สามารถบีบอัดส่วนต่างๆ ของภาพด้วยระดับคุณภาพที่แตกต่างกันได้ ตัวอย่างเช่น ในสถานการณ์การถ่ายภาพทางการแพทย์ พื้นที่ที่มีคุณสมบัติในการวินิจฉัยอาจถูกบีบอัดแบบไม่สูญเสียหรือมีคุณภาพสูงกว่าพื้นที่โดยรอบ การควบคุมคุณภาพแบบเลือกนี้มีความสำคัญอย่างมากในสาขาที่ส่วนใดส่วนหนึ่งของภาพมีความสำคัญมากกว่าส่วนอื่นๆ
รูปแบบไฟล์สำหรับภาพ JPEG 2000 คือ JP2 ซึ่งเป็นรูปแบบมาตรฐานและสามารถขยายได้ ซึ่งรวมทั้งข้อมูลภาพและข้อมูลเมตา รูปแบบ JP2 ใช้ส่วนขยายไฟล์ .jp2 และสามารถมีข้อมูลได้หลากหลาย รวมถึงข้อมูลพื้นที่สี ระดับความละเอียด และข้อมูลทรัพย์สินทางปัญญา นอกจากนี้ JPEG 2000 ยังรองรับรูปแบบ JPM (สำหรับภาพประกอบ เช่น เอกสารที่มีทั้งข้อความและรูปภา พ) และรูปแบบ MJ2 สำหรับลำดับการเคลื่อนไหว ซึ่งคล้ายกับไฟล์วิดีโอ
JPEG 2000 ใช้รูปแบบการเข้ารหัสที่ซับซ้อนที่เรียกว่า EBCOT (การเข้ารหัสบล็อกแบบฝังด้วยการตัดทอนที่เหมาะสมที่สุด) EBCOT ให้ข้อได้เปรียบหลายประการ รวมถึงความยืดหยุ่นต่อข้อผิดพลาดที่ดียิ่งขึ้นและความสามารถในการปรับแต่งการบีบอัดเพื่อให้ได้สมดุลที่ต้องการระหว่างคุณภาพของภาพและขนาดไฟล์ อัลกอริทึม EBCOT แบ่งภาพออกเป็นบล็อกเล็กๆ ที่เรียกว่าบล็อกรหัส และเข้ารหัสแต่ละบล็อกแยกกัน ซึ่งช่วยให้สามารถจำกัดข้อผิดพลาดในพื้นที่ได้ในกรณีที่ข้อมูลเสียหาย และช่วยให้สามารถส่งภาพแบบก้าวหน้าได้
การจัดการพื้นที่สีใน JPEG 2000 มีความยืดหยุ่นมากกว่าในมาตรฐาน JPEG เดิม JPEG 2000 รองรับพื้นที่สีที่หลากหลาย รวมถึงสีเทา RGB YCbCr และอื่นๆ รวมถึงความลึกของบิตต่างๆ ตั้งแต่ภาพไบนารีสูงสุด 16 บิตต่อส่วนประกอบหรือสูงกว่า ความยืดหยุ่นนี้ทำให้ JPEG 2000 เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันที่หลากหลายและรับรองว่าสามารถจัดการกับความต้องการของเทคโนโลยีการถ่ายภาพที่แตกต่างกันได้
JPEG 2000 ยังมีคุณสมบัติด้านความปลอดภัยที่แข็งแกร่ง เช่น ความสามารถในการรวมการเข้ารหัสและการฝังลายน้ำดิจิทัลไว้ในไฟล์ ซึ่งมีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันที่การปกป้องลิขสิทธิ์หรือการรับรองเนื้อหาเป็นสิ่งที่น่ากังวล ส่วน JPSEC (JPEG 2000 Security) ของมาตรฐานระบุคุณสมบัติด้านความปลอดภัยเหล่านี้ โดยให้กรอบการทำงานสำหรับการแจกจ่ายภาพที่ปลอดภัย
หนึ่งในความท้าทายของ JPEG 2000 คือการใช้คอมพิวเตอร์มากขึ้นกว่ามาตรฐาน JPEG เดิม ความซับซ้อนของการแปลงเวฟเล็ตและรูปแบบการเข้ารหัส EBCOT หมายความว่าการเข้ารหัสและถอดรหัสภาพ JPEG 2000 ต้องใช้พลังในการประมวลผลมากขึ้น ซึ่งในอดีตได้จำกัดการนำ ไปใช้ในเครื่องใช้ไฟฟ้าสำหรับผู้บริโภคและแอปพลิเคชันบนเว็บ ซึ่งค่าใช้จ่ายในการประมวลผลอาจเป็นปัจจัยสำคัญ อย่างไรก็ตาม เมื่อพลังในการประมวลผลเพิ่มขึ้นและการรองรับฮาร์ดแวร์เฉพาะทางกลายเป็นเรื่องปกติมากขึ้น ข้อจำกัดนี้ก็กลายเป็นปัญหาน้อยลง
แม้จะมีข้อได้เปรียบ แต่ JPEG 2000 ก็ยังไม่ได้รับการนำไปใช้อย่างแพร่หลายเมื่อเทียบกับรูปแบบ JPEG เดิม ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งเนื่องจากความแพร่หลายของรูปแบบ JPEG และระบบนิเวศที่กว้างใหญ่ของซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ที่รองรับ นอกจากนี้ ปัญหาเรื่องการออกใบอนุญาตและสิทธิบัตรที่เกี่ยวข้องกับ JPEG 2000 ยังขัดขวางการนำไปใช้ เทคโนโลยีบางอย่างที่ใช้ใน JPEG 2000 ได้รับการจดสิทธิบัตร และความจำเป็นในการจัดการใบอนุญาตสำหรับสิทธิบัตรเหล่านี้ทำให้ไม่น่าสนใจสำหรับนักพัฒนาและธุรกิจบางราย
ในแง่ของขนาดไฟล์ ไฟล์ JPEG 2000 มักมีขนาดเล็กกว่าไฟล์ JPEG ที่มีคุณภาพเท่ากัน ซึ่งเป็นผลมาจากอัลกอริทึมการบีบอัดที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นที่ใช้ใน JPEG 2000 ซึ่งสามารถลดความซ้ำซ้อนและความไม่เกี่ยวข้องในข้อมูลภาพได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น อย่างไรก็ตาม ความแตกต่างของขนาดไฟล์อาจแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับเนื้อหาของภาพและการตั้งค่าที่ใช้สำหรับการบีบอัด สำหรับภาพที่มีรายละเอียดปลีกย่อยจำนวนมากหรือระดับสัญญาณรบกวนสูง การบีบอัดที่เหนือกว่าของ JPEG 2000 อาจส่งผลให้ได้ไฟล์ที่มีขนาดเล็กกว่าอย่างมาก
JPEG 2000 ยังรองรับการปูกระเบื้อง ซึ่งแบ่งภาพออกเป็นกระเบื้องที่เข้ารหัสแยกกันและมีขนาดเล็กกว่า ซึ่งอาจเป็นประโยชน์สำหรับภาพขนาดใหญ่มาก เช่น ภาพที่ใช้ในการถ่ายภาพจากดาวเทียมหรือแอปพลิเคชันการทำแผนที่ เนื่องจากช่วยให้สามารถเข้ารหัส ถอดรหัส และจัดการภาพได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ผู้ใช้สามารถเข้าถึงและถอดรหัสกระเบื้องแต่ละรายการได้โดยไม่ต้องประมวลผลภาพทั้งหมด ซึ่งสามารถประหยัดหน่วยความจำและความต้องการในการประมวลผล
การทำให้เป็นมาตรฐานของ JPEG 2000 ยังรวมถึงบทบัญญัติสำหรับการจัดการข้อมูลเมตา ซึ่งเป็น
ตัวแปลงนี้ทำงานอย่างสมบูรณ์ในเบราว์เซอร์ของคุณ เมื่อคุณเลือกไฟล์ ไฟล์จะถูกอ่านเข้าไปในหน่วยความจำและแปลงเป็นรูปแบบที่เลือก จากนั้นคุณสามารถดาวน์โหลดไฟล์ที่แปลงแล้วได้
การแปลงจะเริ่มขึ้นทันที และไฟล์ส่วนใหญ่จะถูกแปลงภายในเวลาไม่ถึงหนึ่งวินาที ไฟล์ขนาดใหญ่อาจใช้เวลานานกว่านั้น
ไฟล์ของคุณจะไม่ถูกอัปโหลดไปยังเซิร์ฟเวอร์ของเรา ไฟล์เหล่านั้นจะถูกแปลงในเบราว์เซอร์ของคุณ จากนั้นไฟล์ที่แปลงแล้วจะถูกดาวน์โหลด เราไม่เคยเห็นไฟล์ของคุณ
เรารองรับการแปลงระหว่างรูปแบบภาพทั้งหมด รวมถึง JPEG, PNG, GIF, WebP, SVG, BMP, TIFF และอื่นๆ
ตัวแปลงนี้ฟรีโดยสมบูรณ์ และจะฟรีตลอดไป เนื่องจากทำงานในเบราว์เซอร์ของคุณ เราจึงไม่ต้องจ่ายค่าเซิร์ฟเวอร์ ดังนั้นเราจึงไม่เรียกเก็บเงินจากคุณ
ใช่! คุณสามารถแปลงไฟล์ได้มากเท่าที่คุณต้องการในคราวเดียว เพียงเลือกหลายไฟล์เมื่อคุณเพิ่ม