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
รูปแบบภาพ MAT ซึ่งมักเกี่ยวข้องกับ MATLAB ภาษาขั้นสูงและสภาพแวดล้อมแบบโต้ตอบที่พัฒนาโดย MathWorks ไม่ใช่รูปแบบภาพทั่วไปอย่าง JPEG หรือ PNG แต่เป็นรูปแบบไฟล์สำหรับจัดเก็บเมทริกซ์ ตัวแปร และชนิดข้อมูลอื่นๆ ที่มักใช้ใน MATLAB รูปแบบ MAT เป็นตัวย่อของไฟล์ MATLAB MAT รูปแบบไฟล์นี้มีความสำคัญสำหรับผู้ใช้ MATLAB เนื่องจากช่วยให้จัดเก็บและจัดการข้อมูลเซสชัน ซึ่งอาจรวมถึงตัวแปร ฟังก์ชัน อาร์เรย์ และแม้แต่ภาพในรูปแบบที่สามารถโหลดกลับเข้าไปในพื้นที่ทำงาน MATLAB เพื่อวิเคราะห์หรือประมวลผลเพิ่มเติมได้อย่างง่ายดาย
ไฟล์ MAT เป็นคอนเทนเนอร์ข้อมูลไบนารีที่สามารถเก็บตัวแปรต่างๆ ได้หลายตัว รวมถึงอาร์เรย์หลายมิติและข้อมูลสเกลาร์ เมื่อพูดถึงภาพ MATLAB จะจัดการภาพเหล่านั้นเป็นเมทริกซ์ โดยแต่ละค่าพิกเซลจะถูกจัดเก็บเป็นองค์ประกอบในเมทริกซ์ สำหรับภาพขาวดำ นี่คือเมทริกซ์สองมิติ ในขณะที่สำหรับภาพสี นี่คือเมทริกซ์สามมิติที่มีเลเยอร์แยกต่างหากสำหรับส่วนประกอบสีแดง เขียว และน้ำเงิน รูปแบบ MAT มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการจั ดเก็บข้อมูลภาพดังกล่าว เนื่องจากรักษาความแม่นยำทางตัวเลขและโครงสร้างที่แน่นอนของข้อมูล ซึ่งมีความสำคัญสำหรับการใช้งานทางวิทยาศาสตร์และวิศวกรรม
รูปแบบไฟล์ MAT ได้พัฒนาไปตามกาลเวลา โดยมีการเผยแพร่เวอร์ชันต่างๆ เมื่อมีการอัปเดต MATLAB เวอร์ชันที่พบมากที่สุดคือไฟล์ MAT เวอร์ชัน 4, 5 และ 7 โดยเวอร์ชัน 7.3 เป็นเวอร์ชันล่าสุดตามที่ฉันทราบในปี 2023 แต่ละเวอร์ชันได้นำการปรับปรุงในแง่ของความจุข้อมูล การบีบอัด และความเข้ากันได้กับ HDF5 (รูปแบบข้อมูลลำดับชั้นเวอร์ชัน 5) ซึ่งเป็นโมเดลข้อมูล ไลบรารี และรูปแบบไฟล์ที่ใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับการจัดเก็บและจัดการข้อมูลที่ซับซ้อน
ไฟล์ MAT เวอร์ชัน 4 เป็นรูปแบบที่ง่ายที่สุดและเก่าที่สุด ซึ่งไม่รองรับการบีบอัดข้อมูลหรือโครงสร้างลำดับชั้นที่ซับซ้อน ใช้เป็นหลักเพื่อความเข้ากันได้กับ MATLAB เวอร์ชันเก่ากว่า เวอร์ชัน 5 เป็นรูปแบบขั้นสูงกว่าที่นำเสนอฟีเจอร์ต่างๆ เช่น การบีบอัดข้อมูล การเข้ารหัสอักขระ Unicode และการรองรับตัวเลขและวัตถุที่ซับซ้อน เวอร์ชัน 7 เพิ่มการปรับปรุงเพิ่มเติม รวมถึงการบีบอัดที่ดีขึ้นและความสามารถในการจัดเก็บอาร์เรย์ขนาดใหญ่ขึ้น เวอร์ชัน 7.3 ผสานรวมกับมาตรฐาน HDF5 อย่างสมบูรณ์ ช่วยให้ไฟล์ MAT สามารถใช้ประโยชน์จากฟีเจอร์ขั้นสูงของ HDF5 เช่น การจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ขึ้นและการจัดระเบียบข้อมูลที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น
เมื่อจัดการกับไฟล์ MAT โดยเฉพาะสำหรับข้อมูลภาพ สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจวิธีที่ MATLAB จัดการกับภาพ MATLAB แสดงภาพเป็นอาร์เรย์ของตัวเลข โดยแต่ละตัวเลขสอดคล้องกับความเข้มของพิกเซลในภาพขาวดำหรือรหัสสีในภาพ RGB ตัวอย่างเช่น ภาพขาวดำ 8 บิตจะถูกจัดเก็บเป็นเมทริกซ์ที่มีค่าตั้งแต่ 0 ถึง 255 โดย 0 แทนสีดำ 255 แทนสีขาว และค่าระหว่างนั้นแทนเฉดสีเทา ในกรณีของภาพสี MATLAB ใช้เมทริกซ์สามมิติ โดยสองมิติแรกสอดคล้องกับตำแหน่งพิกเซล และมิติที่สามสอดคล้องกับช่องสี
ในการสร้างไฟล์ MAT ใน MATLAB สามารถใช้ฟังก์ชัน 'save' ฟังก์ชันนี้ช่วยให้ผู้ใช้ระบุชื่อไฟล์และตัวแปรที่ต้องการบันทึก ตัวอย่างเช่น ในการบันทึกเมทริกซ์ภาพที่มีชื่อว่า 'img' ลงในไฟล์ MAT ที่ชื่อว่า 'imageData.mat' ให้ใช้คำสั่ง 'save('imageData.mat', 'img')' คำสั่งนี้จะสร้างไฟล์ MAT ที่มีข้อมูลภาพซึ่งสามารถโหลดกลับเข้าไปใน MATLAB ได้ในภายหลังโดยใช้ฟังก์ชัน 'load'
การโหลดไฟล์ MAT เป็นเรื่องง่ายใน MATLAB ฟังก์ชัน 'load' ใช้เพื่ออ่านข้อมูลจากไฟล์และนำเข้าไปในพื้นที่ทำงาน MATLAB ตัวอย่างเช่น การใช้ 'load('imageData.mat')' จะโหลดเนื้อหาของ 'imageData.mat' ลงในพื้นที่ทำงาน ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเข้าถึงและจัดการข้อมูลภาพที่จัดเก็บไ ว้ได้ คำสั่ง 'whos' สามารถใช้หลังจากโหลดเพื่อแสดงข้อมูลเกี่ยวกับตัวแปรที่โหลดมา รวมถึงขนาด รูปร่าง และชนิดข้อมูล
หนึ่งในประโยชน์หลักของรูปแบบ MAT คือความสามารถในการจัดเก็บข้อมูลได้อย่างกระชับและมีประสิทธิภาพ เมื่อบันทึกข้อมูลลงในไฟล์ MAT MATLAB สามารถใช้การบีบอัดเพื่อลดขนาดไฟล์ได้ สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับข้อมูลภาพซึ่งอาจมีขนาดค่อนข้างใหญ่ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อจัดการกับภาพความละเอียดสูงหรือชุดข้อมูลภาพขนาดใหญ่ การบีบอัดที่ใช้ในไฟล์ MAT นั้นไม่มีการสูญเสียข้อมูล ซึ่งหมายความว่าเมื่อโหลดข้อมูลกลับเข้าไปใน MATLAB ข้อมูลนั้นจะเหมือนกับข้อมูลต้นฉบับโดยไม่มีการสูญเสียความแม่นยำหรือคุณภาพ
ไฟล์ MAT ยังรองรับการจัดเก็บเมตาข้อมูล ซึ่งอาจรวมถึงข้อมูลเกี่ยวกับที่มาของข้อมูล วันที่สร้าง เวอร์ชัน MATLAB ที่ใช้ และรา ยละเอียดอื่นๆ ที่เกี่ยวข้อง เมตาข้อมูลนี้อาจมีค่าอย่างมากเมื่อแชร์ข้อมูลกับผู้อื่นหรือเมื่อเก็บถาวรข้อมูลเพื่อใช้ในอนาคต เนื่องจากให้บริบทและรับรองว่าข้อมูลสามารถตีความและทำซ้ำได้อย่างถูกต้อง
นอกจากอาร์เรย์ตัวเลขและข้อมูลภาพแล้ว ไฟล์ MAT ยังสามารถจัดเก็บชนิดข้อมูลอื่นๆ ได้อีกมากมาย เช่น โครงสร้าง อาร์เรย์เซลล์ ตาราง และวัตถุ ความยืดหยุ่นนี้ทำให้ไฟล์ MAT เป็นเครื่องมือที่หลากหลายสำหรับผู้ใช้ MATLAB เนื่องจากสามารถรวมชนิดข้อมูลและโครงสร้างที่หลากหลายไว้ในไฟล์เดียวได้ สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับโปรเจ็กต์ที่ซับซ้อนซึ่งเกี่ยวข้องกับข้อมูลหลายประเภท เนื่องจากข้อมูลที่เกี่ยวข้องทั้งหมดสามารถบันทึกได้ในลักษณะที่สอดคล้องและเป็นระเบียบ
สำหรับผู้ใช้ที่ต้องการโต้ตอบกับไฟล์ MAT นอก MATLAB MathWorks มีไลบรารี I/O ไฟล์ MAT ซึ่งช่วยให้โปรแกรมที่เขียนใน C, C++ และ Fortran สามารถอ่านและเขียนไฟล์ MAT ได้ ไลบรารีนี้มีประโยชน์สำหรับการรวมข้อมูล MATLAB กับแอปพลิเคชันอื่นๆ หรือสำหรับการพัฒนาซอฟต์แวร์แบบกำหนดเองที่ต้องเข้าถึงข้อมูลไฟล์ MAT นอกจากนี้ ยังมีไลบรารีและเครื่องมือของบุคคลที่สามสำหรับภาษาโปรแกรมอื่นๆ เช่น Python ซึ่งช่วยให้แอปพลิเคชันที่หลากหลายยิ่งขึ้นสามารถทำงานกับไฟล์ MAT ได้
การรวมไฟล์ MAT เข้ากับมาตรฐาน HDF5 ในเวอร์ชัน 7.3 ได้ขยายความสามารถของรูปแบบนี้ไปอย่างมาก HDF5 ออกแบบมาเพื่อจัดเก็บและจัดระเบียบข้อมูลจำนวนมาก และด้วยการนำมาตรฐานนี้มาใช้ ไฟล์ MAT จึงสามารถจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่กว่าเดิมได้มาก สิ่งนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับสาขาต่างๆ เช่น การเรียนรู้ของเครื่อง การขุดข้อมูล และการประมวลผลประสิทธิภาพสูง ซึ่งข้อมูลปริมาณมากเป็นเรื่องปกติ กา รรวม HDF5 ยังหมายความว่าสามารถเข้าถึงไฟล์ MAT ได้โดยใช้เครื่องมือที่รองรับ HDF5 ซึ่งช่วยเพิ่มการทำงานร่วมกันกับระบบและซอฟต์แวร์อื่นๆ
แม้จะมีข้อดีมากมายของรูปแบบ MAT แต่ก็มีข้อควรพิจารณาบางประการ ประการหนึ่งคือปัญหาความเข้ากันได้ของเวอร์ชัน เมื่อ MATLAB พัฒนาขึ้น รูปแบบไฟล์ MAT ก็พัฒนาขึ้นด้วย และไฟล์ที่บันทึกในเวอร์ชันใหม่กว่าอาจไม่เข้ากันได้กับ MATLAB เวอร์ชันเก่ากว่า ผู้ใช้จำเป็นต้องทราบเวอร์ชันของ MATLAB ที่ตนใช้และเวอร์ชันของไฟล์ MAT ที่ตนพยายามโหลด MATLAB มีฟังก์ชันสำหรับตรวจสอบและระบุเวอร์ชันของไฟล์ MAT เมื่อบันทึก ซึ่งสามารถช่วยรักษาความเข้ากันได้ระหว่าง MATLAB รุ่นต่างๆ
อีกประการหนึ่งที่ต้องพิจาร
ตัวแปลงนี้ทำงานอย ่างสมบูรณ์ในเบราว์เซอร์ของคุณ 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