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 JPEG 2000 ซึ่งมักย่อว่า JP2 เป็นระบบการเข้ารหัสภาพที่สร้างขึ้นเพื่อเป็นตัวสืบทอดมาตรฐาน JPEG เดิม โดยคณะกรรมการ Joint Photographic Experts Group พัฒนาขึ้นในช่วงต้นทศวรรษ 2000 ด้วยจุดป ระสงค์เพื่อให้รูปแบบภาพใหม่ที่สามารถเอาชนะข้อจำกัดบางประการของรูปแบบ JPEG แบบดั้งเดิมได้ JPEG 2000 ไม่ควรสับสนกับรูปแบบ JPEG มาตรฐานที่ใช้ส่วนขยายไฟล์ .jpg หรือ .jpeg JPEG 2000 ใช้ส่วนขยาย .jp2 สำหรับไฟล์และมีการปรับปรุงที่สำคัญหลายประการเหนือกว่ารุ่นก่อน รวมถึงคุณภาพของภาพที่ดีกว่าในอัตราการบีบอัดที่สูงกว่า รองรับความลึกของบิตที่สูงกว่า และการจัดการความโปร่งใสที่ดีขึ้นผ่านช่องอัลฟา
หนึ่งในคุณสมบัติหลักของ JPEG 2000 คือการใช้การบีบอัดเวฟเล็ต ซึ่งตรงกันข้ามกับการแปลงโคไซน์แบบไม่ต่อเนื่อง (DCT) ที่ใช้ในรูปแบบ JPEG เดิม การบีบอัดเวฟเล็ตเป็นรูปแบบหนึ่งของการบีบอัดข้อมูลที่เหมาะสำหรับการบีบอัดภาพ ซึ่งขนาดของไฟล์จะลดลงโดยไม่ลดทอนคุณภาพ ซึ่งทำได้โดยการแปลงภาพเป็นโดเมนเวฟเล็ตที่ข้อมูลภาพถูกจัดเก็บในลักษณะที่ช่วยให้ระดับรายละเอียดแตกต่ างกันไป ซึ่งหมายความว่า JPEG 2000 สามารถให้การบีบอัดแบบไม่สูญเสียและแบบสูญเสียได้ภายในรูปแบบไฟล์เดียวกัน ซึ่งให้ความยืดหยุ่นตามความต้องการของผู้ใช้
อีกหนึ่งข้อได้เปรียบที่สำคัญของ JPEG 2000 คือการรองรับการถอดรหัสแบบก้าวหน้า คุณสมบัตินี้ช่วยให้สามารถแสดงภาพเวอร์ชันความละเอียดต่ำได้ในขณะที่ยังดาวน์โหลดไฟล์อยู่ ซึ่งอาจเป็นประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับภาพบนเว็บ เมื่อได้รับข้อมูลเพิ่มเติม คุณภาพของภาพจะค่อยๆ ดีขึ้นจนกว่าจะแสดงภาพความละเอียดเต็มรูปแบบ ซึ่งตรงกันข้ามกับรูปแบบ JPEG มาตรฐานที่สามารถแสดงภาพได้หลังจากดาวน์โหลดไฟล์ทั้งหมดแล้วเท่านั้น
JPEG 2000 ยังนำเสนอแนวคิดของพื้นที่ที่สนใจ (ROI) ซึ่งช่วยให้สามารถบีบอัดส่วนต่างๆ ของภาพด้วยระดับคุณภาพที่แตกต่างกันได้ ตัวอย่างเช่น ในภาพถ่ายของบุคคล ใบหน้าของบุคคลนั้นสามารถเข้ารหัสด้วยคุณภาพที่สูงกว่าพื้นหลัง การควบคุมคุณภาพแบบเลือกนี้มีประโยชน์มากในแอปพลิเคชันที่ส่วนใดส่วนหนึ่งของภาพมีความสำคัญมากกว่าส่วนอื่นๆ
รูปแบบ JPEG 2000 ยังมีการปรับขนาดได้สูง รองรับความละเอียดของภาพ ความลึกของสี และส่วนประกอบของภาพที่หลากหลาย การปรับขนาดนี้ครอบคลุมทั้งมิติเชิงพื้นที่และคุณภาพ ซึ่งหมายความว่าไฟล์ JPEG 2000 เดียวสามารถจัดเก็บความละเอียดและระดับคุณภาพได้หลายระดับ ซึ่งสามารถแยกออกมาตามความจำเป็นสำหรับแอปพลิเคชันหรืออุปกรณ์ต่างๆ ซึ่งทำให้ JPEG 2000 เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับการใช้งานที่หลากหลาย ตั้งแต่ภาพยนตร์ดิจิทัลไปจนถึงการถ่ายภาพทางการแพทย์ ซึ่งผู้ใช้ที่แตกต่างกันอาจต้องการแอตทริบิวต์ของภาพที่แตกต่างกัน
ในแง่ของความแม่นยำของสี JPEG 2000 รองรับได้สูงสุด 16 บิตต่อช่องสี เมื่อเทียบกับ 8 บิตต่อ ช่องใน JPEG มาตรฐาน ความลึกของบิตที่เพิ่มขึ้นนี้ช่วยให้มีช่วงสีที่กว้างขึ้นมากและการไล่ระดับสีที่ละเอียดอ่อนยิ่งขึ้น ซึ่งมีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับการแก้ไขและการพิมพ์ภาพระดับไฮเอนด์ที่ความเที่ยงตรงของสีมีความสำคัญ
JPEG 2000 ยังมีคุณสมบัติการทนต่อข้อผิดพลาดที่แข็งแกร่ง ซึ่งทำให้เหมาะสำหรับการส่งภาพผ่านเครือข่ายที่มีความเสี่ยงสูงต่อการเสียหายของข้อมูล เช่น เครือข่ายไร้สายหรืออินเทอร์เน็ต รูปแบบนี้สามารถรวมเช็คซัมและการตรวจสอบความสมบูรณ์ของข้อมูลอื่นๆ เพื่อให้แน่ใจว่าสามารถสร้างภาพขึ้นใหม่ได้แม้ว่าแพ็กเก็ตข้อมูลบางส่วนจะสูญหายระหว่างการส่ง
แม้จะมีข้อดีมากมาย แต่ JPEG 2000 ก็ยังไม่ได้รับการยอมรับอย่างแพร่หลายเมื่อเทียบกับรูปแบบ JPEG เดิม สาเหตุหนึ่งคือความซับซ้อนของอัลกอริทึมการบีบอัด JPEG 2000 ซึ่งต้องใช้พลัง ในการประมวลผลมากกว่าในการเข้ารหัสและถอดรหัสภาพ ซึ่งทำให้ไม่น่าสนใจสำหรับเครื่องใช้ไฟฟ้าสำหรับผู้บริโภคและแพลตฟอร์มเว็บ ซึ่งมักให้ความสำคัญกับความเร็วและความเรียบง่าย นอกจากนี้ รูปแบบ JPEG เดิมยังฝังรากลึกในอุตสาหกรรมและมีระบบนิเวศของซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ที่กว้างขวาง ซึ่งทำให้รูปแบบใหม่ยากที่จะได้รับการยอมรับ
อีกปัจจัยหนึ่งที่จำกัดการนำ JPEG 2000 มาใช้คือปัญหาสิทธิบัตร มาตรฐาน JPEG 2000 รวมถึงเทคโนโลยีที่ได้รับการจดสิทธิบัตรโดยหน่วยงานต่างๆ ซึ่งนำไปสู่ความกังวลเกี่ยวกับค่าธรรมเนียมการอนุญาตและข้อจำกัดทางกฎหมาย แม้ว่าสิทธิบัตรเหล่านี้หลายฉบับจะหมดอายุหรือได้รับการเผยแพร่ในเงื่อนไขที่สมเหตุสมผลและไม่เลือกปฏิบัติ แต่ความไม่แน่นอนในเบื้องต้นก็มีส่วนทำให้บางองค์กรลังเลที่จะนำรูปแบบนี้มาใช้
แม้จะมีความ ท้าทายเหล่านี้ แต่ JPEG 2000 ก็ได้พบช่องทางในสาขาอาชีพบางอย่างที่คุณสมบัติขั้นสูงมีค่าเป็นพิเศษ ตัวอย่างเช่น ในภาพยนตร์ดิจิทัล JPEG 2000 ใช้เป็นส่วนหนึ่งของข้อกำหนด Digital Cinema Initiatives (DCI) สำหรับการจัดจำหน่ายและฉายภาพยนตร์ การแสดงภาพคุณภาพสูงและการปรับขนาดได้ทำให้เหมาะสำหรับความต้องการของจอภาพยนตร์ความละเอียดสูง
ในแวดวงการเก็บถาวรและการเก็บรักษาแบบดิจิทัล JPEG 2000 ก็เป็นที่นิยมสำหรับความสามารถในการบีบอัดแบบไม่สูญเสียและความสามารถในการจัดเก็บภาพในลักษณะที่มีประสิทธิภาพและเอื้อต่อการเก็บรักษาในระยะยาว ห้องสมุด พิพิธภัณฑ์ และสถาบันอื่นๆ ที่ต้องการสำเนาดิจิทัลคุณภาพสูงของคอลเลกชันมักเลือก JPEG 2000 ด้วยเหตุผลเหล่านี้
อุตสาหกรรมการถ่ายภาพทางการแพทย์เป็นอีกหนึ่งพื้นที่ที่ JPEG 2000 ได้รับการนำไปใช้อย่างประสบความสำเร็จ การรองรับความ ลึกของบิตที่สูงและการบีบอัดแบบไม่สูญเสียของรูปแบบนี้มีความสำคัญเพื่อให้แน่ใจว่าภาพทางการแพทย์ เช่น รังสีเอกซ์และการสแกน MRI ยังคงรายละเอียดที่จำเป็นทั้งหมดสำหรับการวินิจฉัยและการวิเคราะห์ที่แม่นยำ นอกจากนี้ ความสามารถในการจัดการไฟล์ภาพขนาดใหญ่มากอย่างมีประสิทธิภาพยังทำให้ JPEG 2000 เหมาะสำหรับภาคส่วนนี้
JPEG 2000 ยังมีชุดความสามารถของเมตาดาต้าที่หลากหลาย ซึ่งช่วยให้สามารถฝังข้อมูลที่ครอบคลุมภายในไฟล์ภาพได้เอง ซึ่งอาจรวมถึงข้อมูลลิขสิทธิ์ การตั้งค่ากล้อง ข้อมูลตำแหน่งทางภูมิศาสตร์ และอื่นๆ คุณสมบัตินี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับระบบการจัดการสินทรัพย์และแอปพลิเคชันอื่นๆ ที่การติดตามที่มาและคุณสมบัติของภาพมีความสำคัญ
โดยสรุปแล้ว รูปแบบภาพ JPEG 2000 มีคุณสมบัติขั้นสูงมากมายที่ให้ประโยชน์อย่างมากในแง่ของคุณภาพ ของภาพ ความยืดหยุ่น และความแข็งแกร่ง การใช้การบีบอัดเวฟเล็ตช่วยให้ได้ภาพคุณภาพสูงในขนาดไฟล์ที่เล็กลง และการรองรับการถอดรหัสแบบก้าวหน้า พื้นที่ที่สนใจ และการปรับขนาดได้ทำให้เป็นตัวเลือกที่หลากหลายสำหรับแอปพลิเคชันมากมาย แม้ว่าจะยังไม่สามารถแทนที่รูปแบบ JPEG เดิมในการใช้งานทั่วไป แต่ JPEG 2000 ก็ได้กลายเป็นรูปแบบที่เลือกใช้ในอุตสาหกรรมที่ต้องการข้อได้เปรียบที่ไม่เหมือนใครมากที่สุด เมื่อเทคโนโลยียังคงก้าวหน้าและความต้องการการถ่ายภาพด
ตัวแปลงนี้ทำงานอย่างสมบูรณ์ในเบราว์เซอร์ของคุณ เมื่อคุณเลือกไฟล์ ไฟล์จะถูกอ่านเข้าไปในหน่วยความจำและแปลงเป็นรูปแบบที่เลือก จากนั้นคุณสามารถดาวน์โหลดไฟล์ที่แปลงแล ้วได้
การแปลงจะเริ่มขึ้นทันที และไฟล์ส่วนใหญ่จะถูกแปลงภายในเวลาไม่ถึงหนึ่งวินาที ไฟล์ขนาดใหญ่อาจใช้เวลานานกว่านั้น
ไฟล์ของคุณจะไม่ถูกอัปโหลดไปยังเซิร์ฟเวอร์ของเรา ไฟล์เหล่านั้นจะถูกแปลงในเบราว์เซอร์ของคุณ จากนั้นไฟล์ที่แปลงแล้วจะถูกดาวน์โหลด เราไม่เคยเห็นไฟล์ของคุณ
เรารองรับการแปลงระหว่างรูปแบบภาพทั้งหมด รวมถึง JPEG, PNG, GIF, WebP, SVG, BMP, TIFF และอื่นๆ
ตัวแปลงนี้ฟรีโดยสมบูรณ์ และจะฟรีตลอดไป เนื่องจากทำงานในเบราว์เซอร์ของคุณ เราจึงไม่ต้องจ่ายค่าเซิร์ฟเวอร์ ดังนั้นเราจึงไม่เรียกเก็บเงินจากค ุณ
ใช่! คุณสามารถแปลงไฟล์ได้มากเท่าที่คุณต้องการในคราวเดียว เพียงเลือกหลายไฟล์เมื่อคุณเพิ่ม