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 ซึ่งย่อมาจาก Joint Photographic Experts Group เป็นวิธีการบีบอัดแบบสูญเสียที่ใช้กันทั่วไปสำหรับภาพดิจิทัล โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับภาพที่ถ่ายด้วยกล้อง ดิจิทัล ระดับการบีบอัดสามารถปรับได้ ช่วยให้สามารถเลือกการแลกเปลี่ยนระหว่างขนาดที่จัดเก็บและคุณภาพของภาพได้ JPEG มักจะบีบอัดได้ 10:1 โดยแทบไม่สูญเสียคุณภาพของภาพ อัลกอริทึมการบีบอัด JPEG เป็นแกนหลักของรูปแบบไฟล์ JPEG ซึ่งเป็นที่รู้จักกันอย่างเป็นทางการในชื่อ JPEG Interchange Format (JIF) อย่างไรก็ตาม คำว่า 'JPEG' มักใช้เพื่ออ้างถึงรูปแบบไฟล์ที่ได้มาตรฐานจริง ๆ ว่า JPEG File Interchange Format (JFIF)
รูปแบบ JPEG รองรับพื้นที่สีต่างๆ แต่พื้นที่สีที่ใช้กันมากที่สุดในการถ่ายภาพดิจิทัลและกราฟิกบนเว็บคือสี 24 บิต ซึ่งรวมถึง 8 บิตสำหรับส่วนประกอบสีแดง เขียว และน้ำเงิน (RGB) แต่ละส่วน ซึ่งช่วยให้มีสีที่แตกต่างกันได้มากกว่า 16 ล้านสี ให้คุณภาพของภาพที่สมบูรณ์และสดใส เหมาะสำหรับการใช้งานที่หลากหลาย ไฟล์ JPEG ยังสามารถรองรับภาพขาวดำและพื้นที่สี เช่น YCbCr ซึ่งมักใช้ในการบีบอัดวิด ีโอ
อัลกอริทึมการบีบอัด JPEG อิงตาม Discrete Cosine Transform (DCT) ซึ่งเป็นประเภทของการแปลงฟูริเยร์ DCT ถูกนำไปใช้กับบล็อกเล็กๆ ของภาพ โดยปกติคือพิกเซล 8x8 โดยแปลงข้อมูลโดเมนเชิงพื้นที่เป็นข้อมูลโดเมนความถี่ กระบวนการนี้มีประโยชน์เพราะมีแนวโน้มที่จะรวมพลังงานของภาพไว้ในส่วนประกอบความถี่ต่ำสองสามส่วน ซึ่งมีความสำคัญมากกว่าสำหรับลักษณะโดยรวมของภาพ ในขณะที่ส่วนประกอบความถี่สูง ซึ่งมีส่วนทำให้เกิดรายละเอียดปลีกย่อยและสามารถละทิ้งได้โดยมีผลกระทบน้อยกว่าต่อคุณภาพที่รับรู้ได้ จะลดลง
หลังจากใช้ DCT แล้ว ค่าสัมประสิทธิ์ที่ได้จะถูกแปลงปริมาณ การแปลงปริมาณคือกระบวนการแมปชุดค่าอินพุตขนาดใหญ่ไปยังชุดที่เล็กลง ซึ่งจะลดความแม่นยำของค่าสัมประสิทธิ์ DCT ได้อย่างมีประสิทธิภาพ นี่คือจุดที่แง่มุมการสูญเสียของ JPEG เข้ามาเกี่ยวข้อง ระดับการแ ปลงปริมาณจะถูกกำหนดโดยตารางการแปลงปริมาณ ซึ่งสามารถปรับได้เพื่อสร้างสมดุลระหว่างคุณภาพของภาพและอัตราการบีบอัด การแปลงปริมาณในระดับที่สูงกว่าจะส่งผลให้การบีบอัดสูงขึ้นและคุณภาพของภาพต่ำลง ในขณะที่การแปลงปริมาณในระดับที่ต่ำกว่าจะส่งผลให้การบีบอัดต่ำลงและคุณภาพของภาพสูงขึ้น
เมื่อแปลงปริมาณค่าสัมประสิทธิ์แล้ว ค่าสัมประสิทธิ์เหล่านั้นจะถูกจัดเรียงเป็นลำดับซิกแซก โดยเริ่มจากมุมบนซ้ายและตามรูปแบบซิกแซกผ่านบล็อก 8x8 ขั้นตอนนี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อวางค่าสัมประสิทธิ์ความถี่ต่ำไว้ที่จุดเริ่มต้นของบล็อกและค่าสัมประสิทธิ์ความถี่สูงไว้ทางด้านท้าย เนื่องจากค่าสัมประสิทธิ์ความถี่สูงจำนวนมากมีแนวโน้มที่จะเป็นศูนย์หรือใกล้ศูนย์หลังจากการแปลงปริมาณ การจัดลำดับนี้จึงช่วยในการบีบอัดข้อมูลเพิ่มเติมโดย การจัดกลุ่มค่าที่คล้ายกันเข้าด้วยกัน
ขั้นตอนถัดไปในกระบวนการบีบอัด JPEG คือการเข้ารหัสเอนโทรปี ซึ่งเป็นวิธีการบีบอัดแบบไม่สูญเสีย รูปแบบการเข้ารหัสเอนโทรปีที่ใช้กันมากที่สุดใน JPEG คือการเข้ารหัส Huffman แม้ว่าการเข้ารหัสเลขคณิตก็เป็นตัวเลือกเช่นกัน การเข้ารหัส Huffman ทำงานโดยกำหนดรหัสที่สั้นกว่าให้กับค่าที่ใช้บ่อยกว่าและรหัสที่ยาวกว่าให้กับค่าที่ใช้ไม่บ่อยนัก เนื่องจากค่าสัมประสิทธิ์ DCT ที่แปลงปริมาณแล้วจะถูกจัดเรียงในลักษณะที่จัดกลุ่มค่าศูนย์และค่าความถี่ต่ำ การเข้ารหัส Huffman จึงสามารถลดขนาดของข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ
รูปแบบไฟล์ JPEG ยังอนุญาตให้จัดเก็บข้อมูลเมตาภายในไฟล์ เช่น ข้อมูล Exif ที่มีข้อมูลเกี่ยวกับการตั้งค่ากล้อง วันและเวลาที่ถ่าย และรายละเอียดอื่นๆ ที่เกี่ยวข้อง ข้อมูลเมตานี้จะถูกเก็บไว้ในส่วนข องแอปพลิเคชันเฉพาะของไฟล์ JPEG ซึ่งสามารถอ่านได้โดยซอฟต์แวร์ต่างๆ เพื่อแสดงหรือประมวลผลข้อมูลภาพ
หนึ่งในคุณสมบัติหลักของรูปแบบ JPEG คือการรองรับการเข้ารหัสแบบก้าวหน้า ใน JPEG แบบก้าวหน้า ภาพจะถูกเข้ารหัสในหลายๆ รอบที่มีรายละเอียดเพิ่มขึ้น ซึ่งหมายความว่าแม้ว่าภาพจะยังดาวน์โหลดไม่เสร็จ แต่ก็สามารถแสดงภาพเวอร์ชันคร่าวๆ ของภาพทั้งหมดได้ ซึ่งจะค่อยๆ ปรับปรุงคุณภาพเมื่อได้รับข้อมูลเพิ่มเติม สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับภาพบนเว็บ ช่วยให้ผู้ใช้รับรู้เนื้อหาของภาพได้โดยไม่ต้องรอให้ดาวน์โหลดไฟล์ทั้งหมด
แม้จะมีการใช้งานอย่างแพร่หลายและข้อดีมากมาย แต่รูปแบบ JPEG ก็มีข้อจำกัดบางประการ หนึ่งในข้อจำกัดที่สำคัญที่สุดคือปัญหาของสิ่งประดิษฐ์ ซึ่งเป็นการบิดเบือนหรือความผิดปกติทางสายตาที่อาจเกิดขึ้นอันเป็นผลมาจา กการบีบอัดแบบสูญเสีย สิ่งประดิษฐ์เหล่านี้อาจรวมถึงความเบลอ ความเป็นบล็อก และ 'การสั่น' รอบขอบ ความชัดเจนของสิ่งประดิษฐ์นั้นขึ้นอยู่กับระดับการบีบอัดและเนื้อหาของภาพ ภาพที่มีการไล่ระดับสีที่ราบรื่นหรือการเปลี่ยนสีที่ละเอียดอ่อนมีแนวโน้มที่จะแสดงสิ่งประดิษฐ์จากการบีบอัดมากกว่า
ข้อจำกัดอีกประการหนึ่งของ JPEG คือไม่รองรับความโปร่งใสหรือช่องอัลฟา ซึ่งหมายความว่าภาพ JPEG ไม่สามารถมีพื้นหลังโปร่งใสได้ ซึ่งอาจเป็นข้อเสียสำหรับแอปพลิเคชันบางอย่าง เช่น การออกแบบเว็บ ซึ่งการซ้อนภาพบนพื้นหลังที่แตกต่างกันเป็นเรื่องปกติ สำหรับวัตถุประสงค์เหล่านี้ มักใช้รูปแบบต่างๆ เช่น PNG หรือ GIF ซึ่งรองรับความโปร่งใสแทน
JPEG ยังไม่รองรับเลเยอร์หรือแอนิเมชัน ซึ่งแตกต่างจากรูปแบบต่างๆ เช่น TIFF สำหรับเลเยอร์หรือ GIF สำหรับแอนิเมชัน JPEG เป็นรูปแบบภาพเดี่ยวอย่างเคร่งครัด ซึ่งทำให้ไม่เหมาะสำหรับภาพที่ต้องแก้ไขเป็นเลเยอร์หรือสำหรับการสร้างภาพเคลื่อนไหว สำหรับผู้ใช้ที่ต้องการทำงานกับเลเยอร์หรือแอนิเมชัน พวกเขาต้องใช้รูปแบบอื่นในระหว่างกระบวนการแก้ไข จากนั้นจึงแปลงเป็น JPEG เพื่อเผยแพร่หากจำเป็น
แม้จะมีข้อจำกัดเหล่านี้ JPEG ยังคงเป็นหนึ่งในรูปแบบภาพที่ได้รับความนิยมมากที่สุดเนื่องจากการบีบอัดที่มีประสิทธิภาพและความเข้ากันได้กับซอฟต์แวร์ดูและแก้ไขภาพเกือบทั้งหมด เหมาะอย่างยิ่งสำหรับภาพถ่ายและภาพที่ซับซ้อนที่มีโทนสีและสีต่อเนื่อง สำหรับการใช้งานบนเว็บ ภาพ JPEG สามารถปรับให้เหมาะสมเพื่อสร้างสมดุลระหว่างคุณภาพและขนาดไฟล์ ทำให้เหมาะสำหรับเวลาในการโหลดที่รวดเร็วในขณะที่ยังคงให้ผลลัพธ์ที่น่าพึงพอใจทางสายตา
รูปแบบ JPEG ยังมีการพัฒนาขึ้นต ามกาลเวลาด้วยการพัฒนาตัวแปรต่างๆ เช่น JPEG 2000 และ JPEG XR JPEG 2000 ให้ประสิทธิภาพการบีบอัดที่ดีขึ้น การจัดการสิ่งประดิษฐ์ของภาพที่ดีขึ้น และความสามารถในการจัดการความโปร่งใส ในทางกลับกัน JPEG XR ให้การบีบอัดที่ดีกว่าในระดับคุณภาพที่สูงกว่าและรองรับช่วงความลึกของสีและพื้นที่สีที่กว้างกว่า อย่างไรก็ตาม รูปแบบใหม่เหล่านี้ยังไม่ได้รับความนิยมในระดับเดียวกับรูปแบบ JPEG ดั้งเดิม
สรุปแล้ว รูปแบบภาพ JPEG เป็นรูปแบบที่หลากหลายและได้รับการสนับสนุนอย่างกว้างขวาง ซึ่งสร้างสมดุลระหว่างคุณภาพของภาพและขนาดไฟล์ การใช้ DCT และการแปลงปริมาณช่วยให้สามารถลดขนาดไฟล์ได้อย่างมากโดยมีผลกระทบที่ปรับแต่งได้ต่อคุณภาพของภาพ แ
ตัวแปลงนี้ท ำงานอย่างสมบูรณ์ในเบราว์เซอร์ของคุณ 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