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?). ในฉากธรรมชาติและการสแกนจำนวนมาก, ตัวตรวจจับแบบคอนโวลูชันเต็มรูปแบบ เช่น EAST ทำนายรูปสี่เหลี่ยมระดับคำหรือบรรทัดได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยไม่มีขั้นตอนการเสนอที่หนักหน่วงและถูกนำไปใช้ใน ชุดเครื่องมือทั่วไป (เช่น, บทแนะนำการตรวจจับข้อความของ OpenCV). บนหน้าที่ซับซ้อน (หนังสือพิมพ์, แบบฟอร์ม, หนังสือ), การแบ่งส่วนของบร รทัด/ภูมิภาคและการอนุมานลำดับการอ่านมีความสำคัญ:Kraken ใช้การแบ่งส่วนโซน/บรรทัดแบบดั้งเดิมและการแบ่งส่วน เส้นฐาน แบบประสาท, พร้อมการสนับสนุนที่ชัดเจน สำหรับสคริปต์และทิศทางที่แตกต่างกัน (LTR/RTL/แนวตั้ง).
โมเดลการรู้จำ. ม้างานโอเพนซอร์สคลาสสิก Tesseract (โอเพนซอร์สโดย Google, มีรากฐานที่ HP) พัฒนาจากตัวแยกประเภทอักขระเป็นตัวรู้จำลำดับ ที่ใช้ LSTM และสามารถส่งออก PDF ที่ค้นหาได้, เอาต์พุตที่เป็นมิตรกับ hOCR/ALTO, และอื่น ๆ จาก CLI. ตัวรู้จำสมัยใหม่พึ่งพาการสร้างแบบจำลองลำดับโดยไม่มีอักขระที่แบ่งส่วนไว้ล่วงหน้า. Connectionist Temporal Classification (CTC) ยังคงเป็นพื้นฐาน, เรียนรู้การจัดตำแหน่งระหว่างลำดับคุณล ักษณะอินพุตและสตริงป้ายกำกับเอาต์พุต; มันถูกใช้อย่างกว้างขวาง ในไปป์ไลน์การเขียนด้วยลายมือและข้อความในฉาก.
ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา, Transformers ได้ปรับเปลี่ยน OCR. TrOCR ใช้ตัวเข้ารหัส Vision Transformer บวกกับตัวถอดรหัส Text Transformer, ฝึกฝนบนคลังข้อมูลสังเคราะห์ขนาดใหญ่แล้ว ปรับละเอียดบนข้อมูลจริง, พร้อมประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งในเกณฑ์มาตรฐานการพิมพ์, 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 ได้ใส่คำอธิบายประกอบอย่างกว้างขวางทับ 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 (คู่มือการส่งออก 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 การแบ่งภาพออกเป็นตัวอ ักษรแต่ละตัว แล้วเปรียบเทียบแต่ละตัวอักษรกับฐานข้อมูลแบบรูปของตัวอักษรโดยใช้การจดจำรูปแบบหรือจดจำลักษณะ
OCR ถูกนำไปใช้ในหลายภาคและการประยุกต์ใช้ เช่น การเปลี่ยนเอกสารที่พิมพ์ออกมาเป็นดิจิตอล การเปิดให้บริการอักษรเป็นเสียง การทำให้กระบวนการกรอกข้อมูลเป็นอัตโนมัติ และสนับสนุนผู้ที่มีความบกพร่องทางการมองเห็นให้สามารถสัมผัสปฏิสัมพันธ์กับข้อความได้ตรงตามความต้องการ
อย่างไรก็ตาม ทั้งที่เทคโนโลยี OCR ได้พัฒนามาอย่างมาก แต่ยังไม่มีความสมบูรณ์ การมีความแม่นยำมักจะขึ้นอยู่กับคุณภาพของเอกสารเดิมและรายละเอียดของซอฟต์แวร์ OCR ที่ใช้
ถึงแม้ ว่า OCR ถูกออกแบบมาสำหรับข้อความที่พิมพ์ แต่ระบบ OCR ที่ระดับสูงบางระบบสามารถจดจำลายมือที่ชัดเจน สอดคล้องได้ อย่างไรก็ดี ทั่วไปแล้วการจดจำลายมือมีความแม่นยำน้อยกว่า เนื่องจากมีการผันแปรของรูปแบบการเขียนของแต่ละคน
ใช่ ซอฟต์แวร์ OCR หลายระบบสามารถจดจำภาษาหลายภาษา อย่างไรก็ตาม สำคัญที่จะต้องดูว่าภาษาที่ต้องการได้รับการสนับสนุนโดยซอฟต์แวร์ที่คุณใช้
OCR ย่อมาจาก Optical Character Recognition และใช้ในการจดจำข้อความที่พิมพ์ขณะที่ ICR หรือ Intelligent Character Recognition ที่ทันสมัยยิ่งขึ้นและใช้สำหรับการจดจำข้อความที่เขียนด้วยมือ
OCR ทำงานได้ดีที่สุดกับแ บบอักษรที่ชัดเจน, สามารถอ่านได้ง่ายและมีขนาดข้อความมาตรฐาน ในขณะที่มันสามารถทำงานได้กับแบบอักษรและขนาดที่หลากหลาย แต่ความถูกต้องมักจะลดลงเมื่อจัดการกับแบบอักษรที่ไม่ปกติหรือขนาดข้อความที่เล็กมาก
OCR อาจพบปัญหากับเอกสารที่มีความละเอียดต่ำ, แบบอักษรซับซ้อน, ข้อความที่พิมพ์ไม่ดี, ลายมือ และเอกสารที่มีพื้นหลังที่แทรกซ้อนกับข้อความ นอกจากนี้ อย่างไรก็ตาม อาจใช้งานกับภาษาหลายภาษาได้ มันอาจไม่ครอบคลุมทุกภาษาอย่างสมบูรณ์
ใช่ OCR สามารถสแกนข้อความที่มีสีและพื้นหลังที่มีสี แม้ว่าจะมีประสิทธิภาพมากขึ้นด้วยสีที่มีความเปรียบเทียบความตัดกัน เช่น ข้อความดำบนพื้น หลังสีขาว ความถูกต้องอาจลดลงเมื่อสีข้อความและสีพื้นหลังไม่มีความคมชัดเพียงพอ
รูปแบบ JNG (JPEG Network Graphics) เป็นรูปแบบไฟล์ภาพที่ออกแบบมาให้เป็นรูปแบบย่อยของรูปแบบ MNG (Multiple-image Network Graphics) ที่เป็นที่รู้จักกันอย่างแพร่หลายกว่า โดยพัฒนาขึ้นมาเพื่อให้เป็นโซลูชันสำหรับการบีบอัดแบบสูญเสียและไม่สูญเสียภายในรูปแบบภาพเดียว ซึ่งเป็นสิ่งที่รูปแบบทั่วไปอื่นๆ เช่น JPEG หรือ PNG ทำไม่ได้ในช่วงเวลาที่สร้างขึ้น ไฟล์ JNG มักใช้สำหรับภาพที่ต้องการทั้งการแสดงผลแบบถ่ายภาพคุณภาพสูงและช่องอัลฟาแบบเลือกได้สำหรับความโปร่งใส ซึ่งภาพ JPEG มาตรฐานไม่รองรับ
JNG ไม่ใช่รูปแบบที่แยกออกมา แต่เป็นส่วนหนึ่งของชุดรูปแบบไฟล์ MNG ซึ่งออกแบบมาให้เป็นเวอร์ชันภาพเคลื่อนไหวของ PNG ชุด MNG ประกอบด้วยทั้งรูปแบบ MNG และ JNG โดย MNG รองรับภาพเคลื่อนไหวและ JNG เป็นรูปแบบภาพเดี่ยว รูปแบบ JNG สร้างขึ้นโดยทีมเดียวกับที่พัฒนา PNG และมีจุดมุ่งหมายเพื่อเสริม PNG โดยเพิ่มข้อมูลสีที่บีบอัดด้วย JPEG ในขณะที่ยังคงความเป็นไปได้ของช่องอัลฟาแยกต่างหาก ซึ่งเป็นคุณสมบัติที่ PNG รองรับแต่ JPEG ไม่รองรับ
โครงสร้างของไฟล์ JNG นั้นคล้ายกับไฟล์ MNG แต่จะง่ายกว่าเนื่องจากมีไว้สำหรับภาพเดี่ยวเท่านั้น ไฟล์ JNG ประกอบด้วยชุดของชิ้นส่วน ซึ่งแต่ละชิ้นมีข้อมูลประเภทเฉพาะ ชิ้นส่วนที่สำคัญที่สุดในไฟล์ JNG คือชิ้นส่วน JHDR ซึ่งมีข้อมูลส่วนหัว ชิ้นส่วน JDAT ซึ่งมีข้อมูลภาพที่บีบอัดด้วย JPEG ชิ้นส่วน JSEP ซึ่งอาจมีอยู่เพื่อระบุจุดสิ้นสุดของสตรีมข้อมูล JPEG และชิ้นส่วนช่องอัลฟา ซึ่งเป็นแบบเลือกได้และสามารถเป็นชิ้นส่วน IDAT (มีข้อมูลอัลฟาที่บีบอั ดด้วย PNG) หรือชิ้นส่วน JDAA (มีข้อมูลอัลฟาที่บีบอัดด้วย JPEG)
ชิ้นส่วน JHDR เป็นชิ้นส่วนแรกในไฟล์ JNG และมีความสำคัญเนื่องจากกำหนดคุณสมบัติของภาพ รวมถึงข้อมูลต่างๆ เช่น ความกว้างและความสูงของภาพ ความลึกของสี มีช่องอัลฟาหรือไม่ ช่องสีที่ใช้ และวิธีการบีบอัดสำหรับช่องอัลฟา ชิ้นส่วนนี้ช่วยให้ตัวถอดรหัสเข้าใจวิธีประมวลผลข้อมูลที่ตามมาภายในไฟล์
ชิ้นส่วน JDAT มีข้อมูลภาพจริง ซึ่งบีบอัดโดยใช้เทคนิคการบีบอัดมาตรฐาน JPEG การบีบอัดนี้ช่วยให้จัดเก็บภาพถ่ายที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งมักมีการไล่ระดับสีที่ซับซ้อนและการเปลี่ยนแปลงของโทนสีที่ละเอียดอ่อน การบีบอัด JPEG ภายใน JNG นั้นเหมือนกับที่ใช้ในไฟล์ JPEG แบบแยก ทำให้ตัวถอดรหัส JPEG มาตรฐานสามารถอ่านข้อมูลภาพจากไฟล์ JNG ได้โดยไม่ต้องเข้าใจรูปแบบ JNG ทั้งหมด
หากมีช่องอัลฟาในภาพ JNG จะจัดเก็บในชิ้นส่วน IDAT หรือ JDAA ชิ้นส่วน IDAT จะเหมือนกับที่ใช้ในไฟล์ PNG และมีข้อมูลอัลฟาที่บีบอัดด้วย PNG วิธีนี้ช่วยให้บีบอัดช่องอัลฟาแบบไม่สูญเสียได้ โดยรับรองว่าข้อมูลความโปร่งใสจะถูกเก็บรักษาไว้โดยไม่สูญเสียคุณภาพ ในทางกลับกัน ชิ้นส่วน JDAA มีข้อมูลอัลฟาที่บีบอัดด้วย JPEG ซึ่งช่วยให้มีขนาดไฟล์ที่เล็กลงโดยแลกกับสิ่งประดิษฐ์การบีบอัดแบบสูญเสียที่อาจเกิดขึ้นในช่องอัลฟา
ชิ้นส่วน JSEP เป็นชิ้นส่วนแบบเลือกได้ที่ส่งสัญญาณจุดสิ้นสุดของสตรีมข้อมูล JPEG มีประโยชน์ในกรณีที่ไฟล์ JNG กำลังสตรีมผ่านเครือข่าย และตัวถอดรหัสจำเป็นต้องทราบว่าจะหยุดอ่านข้อมูล JPEG เมื่อใดและเริ่มค้นหาข้อมูลช่องอัลฟาเมื่อใด ชิ้นส่วนนี้ไม่จำเป็นหากกำลังอ่านไฟล์จากสื่อจัดเก็บข้อมูลภายในเครื่อง ซึ่งสามารถกำหนดจุดสิ้นสุดของข้อมูล JPEG ได้จากโครงสร้างไฟล์เอง
JNG ยังรองรับ การแก้ไขสีโดยรวมชิ้นส่วน ICCP ซึ่งมีโปรไฟล์สี ICC แบบฝัง โปรไฟล์นี้ช่วยให้แสดงสีได้อย่างแม่นยำบนอุปกรณ์ต่างๆ และมีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับภาพที่จะดูบนหน้าจอหรือพิมพ์ต่างๆ การรวมความสามารถในการจัดการสีเป็นข้อได้เปรียบที่สำคัญของรูปแบบ JNG เมื่อเทียบกับไฟล์ JPEG แบบแยก ซึ่งโดยเนื้อแท้แล้วไม่รองรับโปรไฟล์สีแบบฝัง
แม้จะมีความสามารถ แต่รูปแบบ JNG ก็ยังไม่ได้รับการยอมรับอย่างแพร่หลาย สาเหตุหนึ่งเป็นเพราะความโดดเด่นของรูปแบบ JPEG สำหรับภาพถ่ายและรูปแบบ PNG สำหรับภาพที่ต้องการความโปร่งใส นอกจากนี้ การเพิ่มขึ้นของรูปแบบต่างๆ เช่น WebP และ HEIF ซึ่งรองรับทั้งการบีบอัดแบบสูญเสียและไม่สูญเสีย รวมถึงความโปร่งใส ก็ยิ่งลดความจำเป็นในการใช้รูปแบบแยกต่างหากอย่าง JNG อย่างไรก็ตาม JNG ยังคงเป็นตัวเลือกที่ใช้งานได้สำหรับกรณีการใช้งานเฉพาะ ที่ต้องใช้ชุดคุณสมบัติเฉพาะตัว
สาเหตุประการหนึ่งที่ทำให้ JNG ไม่ได้รับการยอมรับอย่างแพร่หลายคือความซับซ้อนของชุดรูปแบบไฟล์ MNG ในขณะที่ JNG เองค่อนข้างง่าย แต่ก็เป็นส่วนหนึ่งของชุดข้อกำหนดที่ใหญ่กว่าและซับซ้อนกว่าซึ่งไม่ได้นำไปใช้กันอย่างแพร่หลาย นักพัฒนาซอฟต์แวร์จำนวนมากเลือกที่จะรองรับรูปแบบ JPEG และ PNG ที่ง่ายกว่าและเป็นที่นิยมมากกว่า ซึ่งตอบสนองความต้องการของผู้ใช้ส่วนใหญ่โดยไม่ต้องมีความซับซ้อนเพิ่มเติมของ MNG และ JNG
อีกปัจจัยหนึ่งที่จำกัดการนำ JNG มาใช้คือการขาดการรองรับในซอฟต์แวร์แก้ไขและดูภาพยอดนิยม ในขณะที่ซอฟต์แวร์เฉพาะทางบางตัวอาจรองรับ JNG แต่โปรแกรมที่ใช้กันทั่วไปจำนวนมากไม่รองรับ การขาดการรองรับนี้หมายความว่าผู้ใช้และนักพัฒนามีโอกาสน้อยที่จะพบหรือใช้ไฟล์ JNG ซึ่งยิ่งลดการปรากฏตัวในตลาด
แม้จ ะมีความท้าทายเหล่านี้ แต่ JNG ก็มีผู้สนับสนุน โดยเฉพาะในกลุ่มผู้ที่ชื่นชมความสามารถทางเทคนิค ตัวอย่างเช่น JNG อาจมีประโยชน์ในแอปพลิเคชันที่ไฟล์เดียวต้องมีทั้งภาพถ่ายคุณภาพสูงและช่องอัลฟาแยกต่างหากสำหรับความโปร่งใส สิ่งนี้อาจมีความสำคัญในการออกแบบกราฟิก การพัฒนาเกม และสาขาอื่นๆ ที่ต้องนำภาพไปประกอบกับพื้นหลังต่างๆ
การออกแบบทางเทคนิคของ JNG ยังช่วยให้สามารถเพิ่มประสิทธิภาพในขนาดไฟล์และคุณภาพได้ ตัวอย่างเช่น โดยการแยกข้อมูลสีและอัลฟาออกจากกัน จึงสามารถใช้ระดับการบีบอัดที่แตกต่างกันกับแต่ละข้อมูลได้ โดยเพิ่มประสิทธิภาพเพื่อให้ได้สมดุลที่ดีที่สุดระหว่างขนาดไฟล์และคุณภาพของภาพ วิธีนี้สามารถทำให้ไฟล์มีขนาดเล็กลงกว่าการใช้การบีบอัดเพียงวิธีเดียวกับภาพทั้งหมด ซึ่งเป็นกรณีของรูปแบบต่างๆ เช่น PNG
สรุปแล้ว รูปแบบภาพ JNG เป็นรูปแบบไฟล์เฉพาะทางที่นำเสนอชุดคุณสมบัติที่ไม่เหมือนใคร รวมถึงการรองรับทั้งการบีบอัดแบบสูญเสียและไม่สูญเสีย ช่องอัลฟาแบบเลือกได้สำหรับความโปร่งใส และความสามารถในการจัดการสี แม้ว่าจะไม่ได้รับการยอมรับอย่างแพร่หลาย แต่ก็ยังคงเป็นรูปแบบที่มีความสามารถทางเทคนิคที่อาจเหมาะสำหรับแอปพลิเคชันเฉพาะ ความเกี่ยวข้องในอนาคตอาจขึ้นอยู่กับว่ามีความสนใจใหม่ในความสามารถของรูปแบบนี้หรือไม่ และการรองรับซอฟต์แวร์สำหรับรูปแบบนี้จะขยายตัวหรือไม่ ในตอนนี้ JNG ยังคงเป็นเครื่องพิสูจน์ถึงวิวัฒนาการอย่างต่อเนื่องของรูปแบบภาพและการค้นหาสมดุลที่สมบูรณ์แบบระหว่างการบีบอัด คุณภาพ และฟังก์ชันการทำงาน
ตัวแปลงนี้ทำงานทั้งหมดในเบราว์เซอร์ของคุณ เมื่อคุณเลือก ไฟล์ มันจะถูกอ่านเข้าสู่หน่วยความจำและแปลงเป็นรูปแบบที่เลือก คุณสามารถดาวน์โหลดไฟล์ที่แปลงแล้วได้.
การแปลงเริ่มทันที และไฟล์ส่วนใหญ่ถูกแปลงใน ภายใต้วินาที ไฟล์ขนาดใหญ่อาจใช้เวลานานขึ้น.
ไฟล์ของคุณไม่เคยถูกอัปโหลดไปยังเซิร์ฟเวอร์ของเรา พวกเขา ถูกแปลงในเบราว์เซอร์ของคุณ และไฟล์ที่แปลงแล้วจากนั้น ดาวน์โหลด เราไม่เคยเห็นไฟล์ของคุณ.
เราสนับสนุนการแปลงระหว่างทุกรูปแบบภาพ รวมถึง JPEG, PNG, GIF, WebP, SVG, BMP, TIFF, และอื่น ๆ อีกมากมาย.
ตัวแปลงนี้เป็นฟรีและจะเป็นฟรีตลอดไป เนื่องจากมันทำงานในเบราว์เซอร์ของคุณ เราไม่ต้องจ่ายเงินสำหรับ เซิร์ฟเวอร์ ดังนั้นเราไม่จำเป็นต้องเรียกเก็บค่าใช้จ่ายจากคุณ.
ใช่! คุณสามารถแปลงไฟล์เท่าที่คุณต้องการในครั้งเดียว แค่ เลือกไฟล์หลายไฟล์เมื่อคุณเพิ่มพวกเขา.