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 PALM หรือที่รู้จักในชื่อ Palm Bitmap เป็นรูปแบบไฟล์กราฟิกแบบแรสเตอร์ที่เกี่ยวข้องกับอุปกรณ์ Palm OS ออกแบบมาเพื่อจัดเก็บภาพบน Palm OS PDA (ผู้ช่วยดิจิทัลส่วนบุคคล) ซึ่งเป็นที่นิยมในช่วงปลายทศวรรษ 1990 และต้นทศวรรษ 2000 รูปแบบนี้ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับข้อจำกัดด้านการแสดงผลและหน่วยความจำของอุปกรณ์พกพาเหล่านี้ ซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไมจึงเหมาะสำหรับภาพสีที่จัดทำดัชนีและความละเอียดต่ำที่สามารถแสดงผลได้อย่างรวดเร็วบนหน้าจอของอุปกรณ์
ภาพ PALM มีลักษณะเฉพาะคือความเรียบง่ายและมีประสิทธิภาพ รูปแบบนี้รองรับจานสีที่จำกัด โดยปกติไม่เกิน 256 สี ซึ่งเพียงพอสำหรับหน้าจอขนาดเล็กของ PDA วิธีการจัดทำดัชนีสีนี้หมายความว่าแต่ละพิกเซลในภาพไม่ได้แสดงด้วยค่าสีของตัวเอง แต่แสดงด้วยดัชนีไปยังตารางสีที่มีค่า RGB (แดง เขียว น้ำเงิน) จริง วิธีการแสดงสีนี้ใช้หน่วยความจำได้อย่างมีประสิทธิภาพมาก ซึ่งมีความสำคัญสำหรับอุปกรณ์ที่มี RAM และความจุในการจัดเก็บจำกัด
โครงสร้างพื้นฐานของไฟล์ภาพ PALM ประกอบด้วยส่วน หัว จานสี (หากภาพไม่ใช่ขาวดำ) ข้อมูลบิตแมป และอาจมีข้อมูลความโปร่งใส ส่วนหัวมีข้อมูลเมตาเกี่ยวกับภาพ เช่น ความกว้างและความสูงเป็นพิกเซล ความลึกของบิต (ซึ่งกำหนดจำนวนสี) และแฟล็กที่ระบุว่าภาพมีดัชนีความโปร่งใสหรือถูกบีบอัดหรือไม่
การบีบอัดเป็นอีกหนึ่งคุณสมบัติของรูปแบบภาพ PALM เพื่อประหยัดพื้นที่มากยิ่งขึ้น ภาพ PALM สามารถบีบอัดได้โดยใช้อัลกอริทึมการเข้ารหัสความยาวการทำงาน (RLE) RLE เป็นรูปแบบการบีบอัดข้อมูลแบบไม่สูญเสียข้อมูล ซึ่งลำดับของค่าข้อมูลเดียวกัน (การทำงาน) จะถูกจัดเก็บเป็นค่าข้อมูลเดียวและการนับ วิธีนี้มีประสิทธิภาพโดยเฉพาะสำหรับภาพที่มีพื้นที่สีเดียวกันขนาดใหญ่ ซึ่งเป็นเรื่องปกติในไอคอนและองค์ประกอบส่วนติดต่อผู้ใช้ที่ใช้ใน PDA
ความโปร่งใสในภาพ PALM จะจัดการผ่านดัชนีความโปร่งใส ดัชนีนี้ชี้ไปยังสีใน จานสีที่กำหนดให้เป็นแบบโปร่งใส ช่วยให้สามารถซ้อนภาพบนพื้นหลังที่แตกต่างกันได้โดยไม่มีสี่เหลี่ยมทึบเป็นบล็อกรอบภาพ คุณสมบัตินี้มีความสำคัญสำหรับการสร้างส่วนติดต่อผู้ใช้ที่ราบรื่น ซึ่งไอคอนและกราฟิกอื่นๆ จำเป็นต้องผสานกับพื้นหลัง
จานสีในภาพ PALM เป็นส่วนประกอบที่สำคัญ เนื่องจากกำหนดชุดสีที่ใช้ในภาพ จานสีเป็นอาร์เรย์ของรายการสี โดยแต่ละรายการโดยปกติจะเป็นค่า 16 บิตที่แสดงสี RGB ความลึกของบิตของภาพจะกำหนดจำนวนสีสูงสุดในจานสี ตัวอย่างเช่น ภาพความลึก 1 บิตจะมีจานสี 2 สี (โดยปกติคือขาวดำ) ในขณะที่ภาพความลึก 8 บิตสามารถมีสีได้สูงสุด 256 สี
ข้อมูลบิตแมปในไฟล์ภาพ PALM เป็นการแสดงภาพแบบพิกเซลต่อพิกเซล แต่ละพิกเซลจะถูกจัดเก็บเป็นดัชนีในจานสี การจัดเก็บข้อมูลนี้สามารถอยู่ในรูปแบบดิบที่ไม่บีบอัดหรือบีบอัดโดยใช้ RLE ในรูป แบบที่ไม่บีบอัด ข้อมูลบิตแมปจะเป็นเพียงลำดับของดัชนี โดยหนึ่งดัชนีต่อหนึ่งพิกเซล จัดเรียงเป็นแถวจากบนลงล่างและคอลัมน์จากซ้ายไปขวา
หนึ่งในแง่มุมที่ไม่เหมือนใครของรูปแบบภาพ PALM คือการรองรับความลึกของบิตหลายแบบภายในภาพเดียว ซึ่งหมายความว่าภาพสามารถมีพื้นที่ที่มีความละเอียดสีต่างกันได้ ตัวอย่างเช่น ภาพ PALM อาจมีไอคอนความลึกของสีสูง (8 บิต) พร้อมกับองค์ประกอบตกแต่งความลึกของสีต่ำ (1 บิต) ความยืดหยุ่นนี้ช่วยให้ใช้หน่วยความจำได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยใช้ความลึกของบิตที่สูงขึ้นเฉพาะในกรณีที่จำเป็นสำหรับคุณภาพของภาพ
รูปแบบภาพ PALM ยังรองรับไอคอนแบบกำหนดเองและกราฟิกเมนู ซึ่งมีความสำคัญสำหรับส่วนติดต่อผู้ใช้ของแอปพลิเคชัน Palm OS ภาพเหล่านี้สามารถรวมเข้ากับโค้ดแอปพลิเคชันและแสดงบนอุปกรณ์โดยใช้ Palm OS API (Application Programming Interface) API มีฟังก์ชันสำหรับการโหลด การแสดง และการจัดการภาพ PALM ทำให้นักพัฒนาสามารถรวมกราฟิกเข้ากับแอปพลิเคชันได้อย่างง่ายดาย
แม้จะมีประสิทธิภาพและประโยชน์ใช้สอยในบริบทของอุปกรณ์ Palm OS แต่รูปแบบภาพ PALM ก็มีข้อจำกัดหลายประการเมื่อเปรียบเทียบกับรูปแบบภาพที่ทันสมัยกว่า ตัวอย่างเช่น ไม่รองรับภาพสีจริง (24 บิตหรือสูงกว่า) ซึ่งจำกัดการใช้งานในแอปพลิเคชันที่ต้องการกราฟิกที่มีความเที่ยงตรงสูง นอกจากนี้ รูปแบบนี้ยังไม่รองรับคุณสมบัติขั้นสูง เช่น เลเยอร์ ช่องอัลฟา (นอกเหนือจากความโปร่งใสแบบง่าย) หรือข้อมูลเมตา เช่น EXIF (Exchangeable Image File Format) ที่พบได้ทั่วไปในรูปแบบต่างๆ เช่น JPEG หรือ PNG
รูปแบบภาพ PALM ไม่ได้ใช้กันอย่างแพร่หลายนอกเหนือจากอุปกรณ์และแอปพลิเคชัน Palm OS ด้วยการลดลงของ Palm OS PDA และการเพิ่มขึ้นของสมาร์ทโฟนและอุปกรณ์พกพาอื่นๆ ที่มีระบบปฏิบัติการ และความสามารถด้านกราฟิกที่ล้ำหน้ากว่า รูปแบบ PALM จึงล้าสมัยไปมาก อุปกรณ์พกพาสมัยใหม่รองรับรูปแบบภาพที่หลากหลาย รวมถึง JPEG, PNG และ GIF ซึ่งให้ความลึกของสีที่มากขึ้น การบีบอัดที่ดีกว่า และคุณสมบัติต่างๆ มากกว่ารูปแบบ PALM
เพื่อวัตถุประสงค์ทางประวัติศาสตร์และการเก็บถาวร อาจจำเป็นต้องแปลงภาพ PALM เป็นรูปแบบที่ทันสมัยกว่า ซึ่งสามารถทำได้โดยใช้เครื่องมือซอฟต์แวร์เฉพาะทางที่สามารถอ่านรูปแบบ PALM และแปลงเป็นรูปแบบต่างๆ เช่น PNG หรือ JPEG เครื่องมือเหล่านี้โดยทั่วไปจะวิเคราะห์โครงสร้างไฟล์ PALM แยกข้อมูลบิตแมปและจานสี จากนั้นสร้างภาพใหม่ในรูปแบบเป้าหมาย โดยรักษาคุณภาพของภาพต้นฉบับไว้ให้ได้มากที่สุด
ในแง่ของส่วนขยายไฟล์ ภาพ PALM มักใช้ส่วนขยาย '.pdb' (Palm Database) เนื่องจากมักจัดเก็บไว้ในไฟล์ Palm Database ซึ่งเป็นคอนเทนเนอร์สำหรับข้อมูลประเภทต่างๆ ที่ใช้โดยแอปพลิเคชัน Palm OS ข้อมูลภาพจะถูกจัดเก็บในระเบียนเฉพาะภายในไฟล์ PDB ซึ่งแอปพลิเคชันสามารถเข้าถึงได้ตามต้องการ การรวมเข้ากับระบบ Palm Database นี้ช่วยให้สามารถรวมภาพกับข้อมูลแอปพลิเคชันอื่นๆ ได้อย่างง่ายดาย เช่น ข้อความหรือการตั้งค่าการกำหนดค่า
การสร้างและจัดการภาพ PALM ต้องมีความเข้าใจในข้อกำหนดและข้อจำกัดของรูปแบบ นักพัฒนาที่ทำงานกับ Palm OS โดยทั่วไปจะใช้ชุดพัฒนาซอฟต์แวร์ (SDK) ที่จัดทำโดย Palm ซึ่งรวมถึงเครื่องมือและเอกสารสำหรับการทำงานกับภาพ PALM SDK เหล่านี้จะให้ไลบรารีสำหรับการจัดการภาพ ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้าง แก้ไข และแสดงภาพ PALM ภายในแอปพลิเคชันของตนได้โดยไม่ต้องจัดการรายละเอียดระดับต่ำของรูปแบบไฟล์
สรุปแล้ว รูปแบบภาพ PALM มีบทบาทสำคัญในยุคของ Palm OS PDA โดยให้วิธีการที่ง่ายและมีประสิทธิภาพในการจัดการกราฟิกบนอุปกรณ์ที่มีทรัพยากรจำกัด แม้ว่าจะถูกแทนที่ด้วยรูปแบบภาพที่ล้ำหน้ากว่าในภูมิทัศน์เทคโนโลยีในปัจจุบัน แต่การทำความเข้าใจรูปแบบ PALM ก็ให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับข้อควรพิจารณาในการออกแบบและข้อจำกัดของแพลตฟอร์มคอมพิวเตอร์เคลื่อนที่ในยุคก่อนๆ สำหรับผู้ที่ทำงานกับแอปพลิเคชันหรืออุปกรณ์ Palm OS รุ่นเก่า ความรู้เกี่ยวกับรูปแบบ PALM ยังคงมีความเกี่ยวข้องสำหรับการบำรุงรักษาและแปลงสินทรัพย์ภาพเก่า
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