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 PNG24 หรือที่เรียกกันทั่วไปว่า Truecolor PNG เป็นรูปแบบที่ใช้กันอย่างแพร่หลายและไม่สูญเสียข้อมูลสำหรับการจัดเก็บภาพ ซึ่งกำหนดไ ว้เป็นส่วนหนึ่งของข้อกำหนด Portable Network Graphics (PNG) และได้รับความนิยมอย่างมากเนื่องจากความสามารถในการแสดงภาพที่มีความลึกของสีที่ยอดเยี่ยมโดยไม่ลดทอนคุณภาพในระหว่างการบีบอัด ซึ่งแตกต่างจาก JPEG ซึ่งใช้เทคนิคการบีบอัดแบบสูญเสียข้อมูลซึ่งนำไปสู่การลดลงของคุณภาพเมื่อบันทึก PNG24 จะรักษาคุณภาพของภาพต้นฉบับไว้โดยไม่คำนึงถึงจำนวนครั้งที่บันทึกหรือบีบอัดไฟล์
รูปแบบ PNG24 ได้ชื่อมาจากความสามารถในการจัดเก็บข้อมูลสี 24 บิตต่อพิกเซล ซึ่งทำได้โดยการจัดสรร 8 บิตหรือหนึ่งไบต์สำหรับแต่ละสีหลักสามสี ได้แก่ แดง เขียว และน้ำเงิน (RGB) การกำหนดค่านี้ช่วยให้มีการแสดงสีในสเปกตรัมที่กว้าง โดยเฉพาะอย่างยิ่งช่วยให้สามารถแสดงสีที่แตกต่างกันได้มากถึง 16.7 ล้านสี ช่วงสีที่กว้างเช่นนี้ทำให้ PNG24 เป็นตัวเลือกที่เหมาะสำหรับภาพคุณภาพสูง รวมถึงภาพถ่าย ศิลป ะดิจิทัล และกราฟิกที่มีการไล่ระดับสี
หนึ่งในคุณสมบัติที่โดดเด่นของ PNG24 คืออัลกอริทึมการบีบอัดแบบไม่สูญเสียข้อมูล PNG ใช้เมธอดที่เรียกว่า DEFLATE ซึ่งเป็นการรวมกันของอัลกอริทึม LZ77 และการเข้ารหัส Huffman เมธอดนี้จะลดขนาดไฟล์ได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยไม่สูญเสียคุณภาพของภาพ ทำให้มีประสิทธิภาพสูงสำหรับการแชร์และจัดเก็บภาพออนไลน์ การบีบอัดจะไม่ทิ้งข้อมูลใดๆ แต่จะระบุรูปแบบและโครงสร้างที่เกิดซ้ำภายในข้อมูลภาพและเข้ารหัสข้อมูลนี้ให้กระชับยิ่งขึ้น
ความโปร่งใสเป็นอีกหนึ่งคุณสมบัติที่สำคัญของรูปแบบ PNG24 ซึ่งแตกต่างจาก GIF ที่รองรับความโปร่งใสเพียงระดับเดียว (เปิดหรือปิด) PNG24 รองรับความโปร่งใส 256 ระดับผ่านช่องอัลฟา พิกเซลแต่ละพิกเซลในภาพ PNG24 สามารถมีความโปร่งใสในระดับต่างๆ ได้ตั้งแต่ทึบแสงไปจนถึงโปร่งใส คุณสมบัตินี้มีประโยชน์ อย่างยิ่งสำหรับการซ้อนภาพบนพื้นหลังที่แตกต่างกัน สร้างขอบนุ่ม และสร้างส่วนต่อประสานกราฟิกที่ซับซ้อนโดยไม่จำเป็นต้องมีการปิดกั้นเพิ่มเติมในภาพ
ภาพ PNG24 ยังรองรับคุณสมบัติที่เรียกว่าการแก้ไขแกมมา ซึ่งช่วยให้ภาพคงความสว่างและสีสันที่สม่ำเสมอในอุปกรณ์แสดงผลต่างๆ การแก้ไขแกมมาทำงานโดยการปรับความสว่างของภาพตามค่าแกมมาที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ซึ่งช่วยชดเชยการตอบสนองแกมมาที่แตกต่างกันของจอภาพต่างๆ ซึ่งจะช่วยให้มั่นใจได้ว่าภาพที่แก้ไขบนจอภาพหนึ่งจะปรากฏคล้ายกันเมื่อดูบนจอแสดงผลอื่น ซึ่งเป็นแง่มุมที่สำคัญสำหรับช่างภาพและนักออกแบบกราฟิก
การสานเป็นคุณสมบัติเสริมใน PNG24 ที่ช่วยให้สามารถแสดงภาพได้อย่างต่อเนื่องในเว็บเบราว์เซอร์ ซึ่งมีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตที่ช้า ซึ่งผู้ใช้สามารถ ดูภาพความละเอียดต่ำได้ในขณะที่ยังโหลดอยู่ ซึ่งจะช่วยปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้ PNG ใช้อัลกอริทึม Adam7 ซึ่งเป็นรูปแบบการสานแบบเจ็ดรอบ ซึ่งจะเพิ่มรายละเอียดของภาพขึ้นเรื่อยๆ ในแต่ละรอบ ซึ่งตรงกันข้ามกับรูปแบบที่ไม่สาน ซึ่งภาพจะปรากฏเป็นบรรทัดจากบนลงล่าง
ในแง่ของการใช้งานและการรองรับ PNG24 ได้รับการรองรับอย่างดีในเว็บเบราว์เซอร์สมัยใหม่ ซอฟต์แวร์แก้ไขภาพ และระบบปฏิบัติการต่างๆ การรองรับอย่างกว้างขวางนี้เกิดจากมาตรฐานแบบเปิดของรูปแบบ ซึ่งพัฒนาขึ้นเป็นทางเลือกที่ไม่มีสิทธิบัตรสำหรับ GIF ข้อกำหนด PNG รวมถึง PNG24 ได้รับการดูแลโดย World Wide Web Consortium (W3C) ซึ่งช่วยให้มั่นใจได้ถึงการพัฒนาอย่างต่อเนื่องและความเข้ากันได้กับมาตรฐานเว็บ
แม้จะมีข้อดีมากมาย แต่รูปแบบ PNG24 ก็มีข้อเสียเช่นกัน หนึ่งในปัญหาหลักคือขนาดไฟล์ เนื่องจากการบีบ อัดแบบไม่สูญเสียข้อมูลและความลึกของสีที่สูง ไฟล์ PNG24 จึงมักมีขนาดใหญ่กว่าไฟล์ JPEG ขนาดไฟล์ที่ใหญ่กว่านี้อาจทำให้เว็บไซต์โหลดได้นานขึ้นและใช้แบนด์วิดท์มากขึ้น ดังนั้น สำหรับการใช้งานบนเว็บ จึงมีความสำคัญอย่างยิ่งที่จะต้องหาจุดสมดุลระหว่างความจำเป็นด้านคุณภาพกับความจำเป็นด้านความเร็ว และในบางกรณี รูปแบบที่มีการบีบอัดแบบสูญเสียข้อมูล เช่น JPEG อาจเหมาะสมกว่า
ยิ่งไปกว่านั้น แม้ว่าช่วงสีที่กว้างของ PNG24 จะเป็นประโยชน์สำหรับภาพคุณภาพสูง แต่ก็อาจไม่จำเป็นสำหรับกราฟิกที่ง่ายกว่าที่มีสีจำกัด ในกรณีเช่นนี้ รูปแบบที่มีความลึกของสีต่ำกว่า เช่น PNG8 ซึ่งรองรับสี 256 สี อาจเหมาะสมกว่า การเลือกใช้รูปแบบที่เหมาะสมตามเนื้อหาของภาพสามารถลดขนาดไฟล์ได้อย่างมากโดยไม่ลดทอนคุณภาพของภาพสำหรับการใช้งานที่ต้องการ
นอกเหนือจากรูปแบบ PNG24 มาตรฐานแล้ว ยังมีรูปแบบอื่นที่เรียกว่า PNG32 ความแตกต่างอยู่ที่การเพิ่มช่องอัลฟา 8 บิตลงใน 24 บิตที่มีอยู่สำหรับสีแดง เขียว และน้ำเงิน ซึ่งส่งผลให้มีทั้งหมด 32 บิตต่อพิกเซล การรวมช่องอัลฟาเข้ากับรูปแบบโดยตรงนี้ช่วยให้สามารถควบคุมความโปร่งใสได้ดียิ่งขึ้น ทำให้ PNG32 เป็นที่นิยมสำหรับภาพที่ต้องการเอฟเฟกต์ความโปร่งใสที่ซับซ้อน
การสร้างและจัดการไฟล์ PNG24 สามารถทำได้โดยใช้เครื่องมือและแอปพลิเคชันซอฟต์แวร์ต่างๆ ซอฟต์แวร์แก้ไขภาพส่วนใหญ่ เช่น Adobe Photoshop, GIMP และอื่นๆ รองรับ PNG24 ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถบันทึกงานของตนในรูปแบบนี้ได้โดยตรง นอกจากนี้ ยังมีเครื่องมือออนไลน์และออฟไลน์ต่างๆ ที่สามารถใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพไฟล์ PNG24 สำหรับการใช้งานบนเว็บ ซึ่งจะช่วยบีบอัดไฟล์เพิ่มเติมโดยไม่สูญเสียคุณภาพ เครื่องมือเหล่านี้มักใช้ กลยุทธ์ที่รุนแรงกว่าในการลดขนาดไฟล์ เช่น การลดจานสีให้น้อยที่สุดเท่าที่จำเป็นหรือการปรับการตั้งค่าการบีบอัด
เมื่อพิจารณาถึงข้อมูลจำเพาะทางเทคนิค กระบวนการเข้ารหัสของ PNG24 จะเกี่ยวข้องกับหลายขั้นตอน รวมถึงการกรอง ซึ่งมีจุดมุ่งหมายเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการบีบอัด ก่อนการบีบอัดจริง ตัวเข้ารหัสสามารถใช้เมธอดการกรองห้าเมธอดกับแต่ละบรรทัดของภาพเพื่อแปลงข้อมูลภาพให้เป็นรูปแบบที่บีบอัดได้มากขึ้น ขั้นตอนการประมวลผลล่วงหน้าสามารถส่งผลกระทบอย่างมากต่อขนาดไฟล์ขั้นสุดท้าย และการเลือกเมธอดการกรองที่เหมาะสมตามลักษณะของภาพสามารถนำไปสู่การบีบอัดที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น
อีกแง่มุมที่สำคัญของไฟล์ PNG24 คือโครงสร้างแบบแบ่งเป็นส่วนๆ ไฟล์ PNG ประกอบด้วยส่วนต่างๆ มากมาย ซึ่งแต่ละส่วนมีวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกัน เช่น การจัดเก็บข้อมูลภาพ เมตาดาต้า โปรไฟล์สี และอื่นๆ แนวทางแบบแยกส่วนนี้ไม่เพียงแต่ช่วยให้การประมวลผลและการแสดงผลภาพมีประสิทธิภาพ แต่ยังช่วยให้สามารถรวมข้อมูลเพิ่มเติมได้โดยไม่รบกวนโครงสร้างข้อมูลที่มีอยู่ ตัวอย่างเช่น เป็นไปได้ที่จะฝังข้อมูลลิขสิทธิ์และการอนุญาตให้ใช้สิทธิ์ลงในไฟล์โดยตรง ซึ่งจะช่วยเพิ่มการปกป้องและการจัดการสินทรัพย์ดิจิทัล
การเข้าถึงและการแปลภาษาต่างประเทศยังได้รับการพิจารณาในไฟล์ PNG24 ข้อมูลข้อความ เช่น คำอธิบายและคำอธิบายประกอบ สามารถจัดเก็บได้หลายภาษาภายในส่วนข้อความ
ตัวแปลงนี้ทำงานอย่างสมบูรณ์ในเบราว์เซอร์ของคุณ เมื่อคุณเลือกไฟล์ ไฟล์จะถูกอ่านเข้าไปในหน่วยความจำแ ละแปลงเป็นรูปแบบที่เลือก จากนั้นคุณสามารถดาวน์โหลดไฟล์ที่แปลงแล้วได้
การแปลงจะเริ่มขึ้นทันที และไฟล์ส่วนใหญ่จะถูกแปลงภายในเวลาไม่ถึงหนึ่งวินาที ไฟล์ขนาดใหญ่อาจใช้เวลานานกว่านั้น
ไฟล์ของคุณจะไม่ถูกอัปโหลดไปยังเซิร์ฟเวอร์ของเรา ไฟล์เหล่านั้นจะถูกแปลงในเบราว์เซอร์ของคุณ จากนั้นไฟล์ที่แปลงแล้วจะถูกดาวน์โหลด เราไม่เคยเห็นไฟล์ของคุณ
เรารองรับการแปลงระหว่างรูปแบบภาพทั้งหมด รวมถึง JPEG, PNG, GIF, WebP, SVG, BMP, TIFF และอื่นๆ
ตัวแปลงนี้ฟรีโดยสมบูรณ์ และจะฟรีตลอดไป เนื่องจากทำงานในเบราว์เซอร์ของคุณ เร าจึงไม่ต้องจ่ายค่าเซิร์ฟเวอร์ ดังนั้นเราจึงไม่เรียกเก็บเงินจากคุณ
ใช่! คุณสามารถแปลงไฟล์ได้มากเท่าที่คุณต้องการในคราวเดียว เพียงเลือกหลายไฟล์เมื่อคุณเพิ่ม