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
รูปแบบ PSD ซึ่งย่อมาจาก Photoshop Document เป็นชนิดไฟล์ที่เป็นกรรมสิทธิ์ที่พัฒนาโดย Adobe Inc. สำหรับซอฟต์แวร์ Photoshop ที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย ตั้งแต่เริ่มก่อตั้ง รูปแบบนี้ได้กลายมาเป็น สิ่งสำคัญในอุตสาหกรรมศิลปะดิจิทัลและการออกแบบกราฟิก โดยมีชื่อเสียงในเรื่องความยืดหยุ่นและการรองรับเทคนิคการแก้ไขภาพต่างๆ อย่างครอบคลุม รูปแบบนี้ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อจัดเก็บประวัติการแก้ไขภาพทั้งหมด รวมถึงเลเยอร์ หน้ากาก สี และแม้แต่สถานะในอดีต ซึ่งให้เวิร์กโฟลว์การแก้ไขที่ไม่ทำลายข้อมูลเดิม สิ่งนี้ช่วยให้นักวาดภาพและนักออกแบบสามารถตรวจสอบและแก้ไขแง่มุมใดๆ ของโปรเจ็กต์ได้โดยไม่สูญเสียข้อมูลต้นฉบับ
หนึ่งในจุดเด่นของรูปแบบ PSD คือโครงสร้างแบบเลเยอร์ ซึ่งแตกต่างจากรูปแบบภาพแบบดั้งเดิมที่ทำให้องค์ประกอบทั้งหมดแบนราบเป็นเลเยอร์เดียว ไฟล์ PSD จะรักษาแต่ละองค์ประกอบไว้เป็นเลเยอร์แยกต่างหาก ซึ่งอาจเป็นอะไรก็ได้ตั้งแต่ข้อความ รูปร่าง เลเยอร์การปรับ ไปจนถึงองค์ประกอบที่ซับซ้อนกว่า เช่น ออบเจ็กต์อัจฉริยะและเอฟเฟ็กต์เลเยอร์ แนวทางแบบเลเยอร์นี้ไม่เพียงแต่ช่วยให้มีกลยุทธ์การออกแบบและการแก้ไขที่ซับซ้อนยิ่งขึ้นเท่านั้น แต่ยังช่วยให้เวิร์กโฟลว์เป็นระบบและมีประสิทธิภาพมากขึ้นอีกด้วย ผู้ใช้สามารถจัดการองค์ประกอบต่างๆ ได้อย่างอิสระ ปรับการมองเห็น และจัดเรียงใหม่ได้โดยไม่ส่งผลกระทบต่อส่วนอื่นๆ ของภาพ
นอกจากเลเยอร์แล้ว ไฟล์ PSD ยังรองรับความโปร่งใส ซึ่งมีความสำคัญสำหรับการจัดองค์ประกอบภาพที่มีการมองเห็นที่หลากหลายและการสร้างกราฟิกที่มีการตัดที่ซับซ้อน ความโปร่งใสในไฟล์ PSD จะจัดการผ่านช่องอัลฟา ซึ่งจัดเก็บข้อมูลเกี่ยวกับความทึบแสงของส่วนต่างๆ ของภาพ คุณสมบัตินี้ขาดไม่ได้สำหรับการเพิ่มความลึกและความซับซ้อนให้กับภาพ ทำให้รูปแบบนี้เป็นที่นิยมอย่างมากสำหรับงานที่ต้องการความแม่นยำและการจัดการอ ย่างละเอียด เช่น การออกแบบเว็บ แอนิเมชัน และเอฟเฟ็กต์พิเศษในการผลิตวิดีโอ
อีกหนึ่งข้อได้เปรียบที่สำคัญของรูปแบบ PSD คือการรองรับการแก้ไขข้อความที่ซับซ้อน เมื่อเพิ่มข้อความลงในไฟล์ PSD ข้อความนั้นจะยังคงสามารถแก้ไขได้อย่างสมบูรณ์ ช่วยให้ผู้ใช้สามารถแก้ไขคุณสมบัติของฟอนต์ การจัดตำแหน่ง สี และเอฟเฟ็กต์ได้โดยไม่ต้องแรสเตอร์ข้อความหรือแปลงเป็นเลเยอร์ภาพ สิ่งนี้มีค่าโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับงานออกแบบที่ต้องมีการปรับข้อความบ่อยๆ เนื่องจากจะรักษาความคมชัดและความชัดเจนของข้อความไว้ได้ไม่ว่าจะแก้ไขกี่ครั้ง นอกจากนี้ ฟังก์ชันการทำงานของข้อความขั้นสูงของ Photoshop เช่น ข้อความบนเส้นทางหรือรูปร่าง และความสามารถในการนำเข้าและส่งออกข้อความเพื่อใช้ในแอปพลิเคชันอื่นๆ ทำให้ไฟล์ PSD มีความหลากหลายอย่างมากสำหรับโปรเจ็กต์ท ี่เกี่ยวข้องกับการพิมพ์ที่ซับซ้อน
ไฟล์ PSD ยังเป็นที่รู้จักในเรื่องความเข้ากันได้อย่างกว้างขวางกับโหมดสีและความลึกที่หลากหลาย รองรับทุกอย่างตั้งแต่สีเทาไปจนถึงโหมดสีหลายช่องสัญญาณ รวมถึง RGB, CMYK และ Lab color สิ่งนี้ทำให้ไฟล์เหล่านี้สามารถปรับให้เข้ากับการใช้งานต่างๆ ได้อย่างมาก ตั้งแต่การออกแบบดิจิทัลที่สามารถดูได้บนหน้าจอไปจนถึงโปรเจ็กต์ที่พร้อมพิมพ์ซึ่งต้องใช้ข้อมูลจำเพาะสี CMYK นอกจากนี้ ไฟล์ PSD ยังสามารถจัดเก็บความลึกของสีที่น่าประทับใจได้สูงสุด 32 บิตต่อช่องสัญญาณ ซึ่งให้ช่วงไดนามิกสูงและช่วยให้มีเทคนิคการแก้ไขและการจัดเกรดสีที่แม่นยำยิ่งขึ้น
ความสามารถในการรวมเลเยอร์การปรับเป็นอีกหนึ่งคุณสมบัติที่ทำให้รูปแบบ PSD แตกต่างจากรูปแบบอื่นๆ เลเยอร์เหล่านี้มีการตั้งค่าสำหรับการแก้ไขสี แสง การเปรียบเทียบ และการปรับปรุงอื่นๆ ที่สามารถนำไปใช้กับเลเยอร์ด้านล่างได้โดยไม่เปลี่ยนแปลงข้อมูลภาพต้นฉบับอย่างถาวร ซึ่งหมายความว่าสามารถปรับแต่งหรือลบการปรับได้ในทุกขั้นตอนของกระบวนการแก้ไข ซึ่งให้ความยืดหยุ่นที่ไม่มีใครเทียบได้ เลเยอร์การปรับทำงานควบคู่ไปกับมาสก์เลเยอร์ ซึ่งช่วยให้สามารถใช้เอฟเฟ็กต์ได้อย่างเลือกสรร ซึ่งจะเน้นย้ำถึงจริยธรรมที่ไม่ทำลายข้อมูลของรูปแบบ PSD
ไฟล์ PSD ยังรองรับการรวมองค์ประกอบเวกเตอร์ เช่น รูปร่างและข้อความ ซึ่งยังคงปรับขนาดได้อย่างสมบูรณ์แบบโดยไม่สูญเสียคุณภาพ เนื่องจากลักษณะทางคณิตศาสตร์ของกราฟิกเวกเตอร์ซึ่งไม่ขึ้นกับความละเอียด การรวมเทคโนโลยีเวกเตอร์เข้ากับรูปแบบที่ใช้แรสเตอร์เป็นหลักอย่าง PSD ช่วยให้เกิดความกลมกลืนระหว่างการปรับขนาดและการแก้ไขอย่างละเอียด การผสมผสานนี้มีความ สำคัญสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการทั้งความชัดเจนในทุกขนาดและรายละเอียดในระดับพิกเซล เช่น การออกแบบโลโก้ กราฟิกเว็บ และองค์ประกอบที่ปรับขนาดได้
การรวมออบเจ็กต์อัจฉริยะในไฟล์ PSD เป็นอีกหนึ่งก้าวกระโดดในการแก้ไขภาพที่ซับซ้อน ออบเจ็กต์อัจฉริยะรักษาเนื้อหาต้นฉบับของภาพไว้พร้อมด้วยลักษณะดั้งเดิมทั้งหมด ช่วยให้สามารถปรับขนาด หมุน และบิดได้โดยไม่ทำลายข้อมูลเดิม นอกจากนี้ยังสามารถเชื่อมโยงกับไฟล์ภายนอกได้ เพื่อให้แน่ใจว่าเมื่อมีการอัปเดตไฟล์ภายนอก ไฟล์ PSD จะสะท้อนการอัปเดตเหล่านั้นโดยอัตโนมัติ คุณสมบัตินี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับเวิร์กโฟลว์แบบร่วมมือและสำหรับโปรเจ็กต์ที่มีองค์ประกอบที่ต้องทำซ้ำซึ่งอาจต้องมีการอัปเดตในหลายๆ ไฟล์
คุณสมบัติการทำงานอัตโนมัติของ Photoshop เชื่อมโยงอย่างใกล้ชิดกับรูปแบบ PSD แอ็กชัน ซึ่งเป็นลำดับของงานที่บันทึกโดยผู้ใช้ สามารถบันทึกไว้ในไฟล์ PSD เพื่อการประมวลผลแบบซ้ำ ซึ่งจะช่วยเพิ่มความเร็วของเวิร์กโฟลว์สำหรับงานต่างๆ เช่น การปรับขนาด การจัดรูปแบบ หรือการใช้ฟิลเตอร์ในหลายๆ ไฟล์ ในทำนองเดียวกัน สคริปต์ Photoshop ซึ่งมีความซับซ้อนและมีความสามารถในการใช้ตรรกะแบบมีเงื่อนไขและการประมวลผลที่ซับซ้อน ก็สามารถนำไปใช้กับไฟล์ PSD ได้เช่นกัน ซึ่งจะช่วยขยายความสามารถของซอฟต์แวร์ในการทำงานอัตโนมัติของงานประจำและขั้นตอนที่ซับซ้อน
แม้จะมีข้อดีมากมาย แต่ชุดคุณสมบัติที่หลากหลายของรูปแบบ PSD ก็มาพร้อมกับข้อแลกเปลี่ยนในเรื่องขนาดไฟล์ ไฟล์ PSD มักใช้พื้นที่จัดเก็บจำนวนมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อบันทึกภาพขนาดใหญ่ที่มีหลายเลเยอร์ ความลึกของสีสูง และคุณสมบัติเพิ่มเติม เช่น ออบเจ็กต์อัจฉริยะ สิ่งนี้สามาร ถบรรเทาได้ในระดับหนึ่งโดยใช้คุณสมบัติต่างๆ เช่น การบีบอัดเลเยอร์และการใช้เลเยอร์การปรับให้เกิดประโยชน์สูงสุดแทนที่จะทำซ้ำเนื้อหา อย่างไรก็ตาม สำหรับการจัดเก็บหรือการแชร์ในระยะยาว ผู้ใช้จำนวนมากหันไปใช้การทำให้ภาพแบนราบหรือบันทึกสำเนาในรูปแบบที่มีขนาดมีประสิทธิภาพมากขึ้น เช่น JPEG หรือ PNG เพื่อการเผยแพร่ ในขณะที่ยังคงเก็บ PSD ต้นฉบับไว้เพื่อวัตถุประสงค์ในการแก้ไข
การทำงานร่วมกันได้เป็นหนึ่งในจุดแข็งของรูปแบบ PSD แม้ว่าจะเป็นกรรมสิทธิ์ของ Adobe แต่ไฟล์ PSD สามารถเปิดและแก้ไขได้ในระดับที่แตกต่างกันในแอปพลิเคชันซอฟต์แวร์ของบริษัทอื่นมากมาย สิ่งนี้ต้องขอบคุณเอกสารประกอบของ Adobe เกี่ยวกับรูปแบบและความพยายามภายในชุมชนการพัฒนาซอฟต์แวร์เพื่อรักษาความเข้ากันได้ อย่างไรก็ตาม แอปพลิเคชันบางอย่างไม่รองรับคุณ
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