OCR หรือ Optical Character Recognition เป็นเทคโนโลยีที่ใช้แปลงชนิดต่าง ๆ ของเอกสาร อาทิ เอกสารที่สแกน ไฟล์ PDF หรือภาพที่ถ่ายด้วยกล้องดิจิตอล เป็นข้อมูลที่สามารถแก้ไขและค้นหาได้
ในขั้นตอนแรกของ OCR ภาพของเอกสารข้อความจะถูกสแกน ซึ่งอาจจะเป็นภาพถ่ายหรือเอกสารที่สแกน จุดประสงค์ของขั้นตอนนี้คือการสร้างสำเนาดิจิตอลของเอกสาร แทนการถอดรหัสด้วยมือ เพิ่มเติม กระบวนการดิจิไทซ์นี้ยังสามารถช่วยเพิ่มอายุยาวนานของวัสดุเนื่ องจากลดการจับจัดทรัพยากรที่เปราะบาง
เมื่อเอกสารถูกดิจิตอลไปแล้ว ซอฟต์แวร์ OCR จะแยกภาพออกเป็นตัวอักษรแต่ละตัวเพื่อจัดรูป นี้เรียกว่ากระบวนการแบ่งส่วน การแบ่งส่วนจะแยกเอกสารออกเป็นบรรทัด คำ แล้วค่อยแยกเป็นตัวอักษร การแบ่งแยกนี้เป็นกระบวนการที่ซับซ้อนเนื่องจากมีปัจจัยมากมายที่เข้ามาเกี่ยวข้อง -- แบบอักษรที่แตกต่างกัน ขนาดข้อความที่แตกต่างกัน และการจัดเรียงข้อความที่ไม่เหมือนใคร เพียงแค่นี้ยังมีอีก
หลังจากการแบ่งส่วน อัลกอริทึม OCR จะใช้การรู้จำรูปแบบเพื่อระบุตัวอักษรแต่ละตัว สำหรับแต่ละตัวอักษร อัลกอริทึมจะเปรียบเทียบกับฐานข้อมูลของรูปร่างตัวอักษร การจับคู่ที่ใกล้ที่สุดจะถูกเลือกเป็นตัวตนของตัวอักษร ในการรู้จำคุณสมบัติ ซึ่งเป็นรูปแบบอย่างหนึ่งของ OCR ที่ขั้นสูง อัลกอริทึมไม่เพียงแค่ศึกษารูปร่าง แต่ยังสนใจเส้นและเส้นโค้งในรูปแบบด้วย
OCR มีการประยุกต์ใช้ที่มีประโยชน์หลายอย่าง -- จากการดิจิทัลไซส์เอกสารที่พิมพ์ การเปิดใช้บริการอ่านข้อความอัตโนมัติ การปรับเปลี่ยนกระบวนการรับข้อมูลอัตโนมัติ ไปจนถึงการช่วยผู้ใช้ที่มีความบกพร่องทางการมองเห็นในการมีปฏิสัมพันธ์กับข้อความอย่างมากยิ่งขึ้น แต่ก็ควรทราบว่ากระบวนการ OCR ไม่ได้เป็นที่ถาวรและอาจทำความผิดพลาดได้โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อมีการจัดการเอกสารความละเอียดต่ำ แบบอักษรซับซ้อน หรือข้อความที่พิมพ์ไม่ดี ดังนั้น ความแม่นยำของระบบ OCR มีความแตกต่างกันอย่างมากขึ้นอยู่กับคุณภาพของเอกสารต้นฉบับและซอฟต์แวร์ OCR ที่ใช้เฉพาะสำคัญ
OCR เป็นเทคโนโลยีสำคัญในการฝึกฝนและการดิจิตอลในปัจจุบัน มันช่วยประหยัดเวลาและทรัพยากรอย่างมากโดยลดต้องการการป้อนข้อมูลด้วยมือและให้ทางเลือกที่น่าเชื่อถือ มีประสิทธิภาพในการแปลงเอกสารทางกายภาพเป็นรูปแบบดิจิตอล.
Optical Character Recognition (OCR) เป็นเทคโนโลยีที่ใช้ในการแปลงประเภทต่าง ๆ ของเอกสาร เช่น ผลงานที่สแกนด้วยกระดาษ PDF ไฟล์หรือภาพที่ถ่ายด้วยกล้องดิจิตอล ให้เป็นข้อมูลที่สามารถแก้ไขและค้นหาได้
OCR ทำงานโดยการสแกนภาพนำเข้าต่างๆหรือเอกสาร การแบ่งภาพออกเป็นตัวอักษรแต่ละตัว แล้วเปรียบเทียบแต่ละตัวอักษรกับฐานข้อมูลแบบรูปของตัวอักษรโดยใช้การจดจำรูปแบบหรือจดจำลักษณะ
OCR ถูกนำไปใช้ในหลายภาคและการประยุกต์ใช้ เช่น การเปลี่ยนเอกส ารที่พิมพ์ออกมาเป็นดิจิตอล การเปิดให้บริการอักษรเป็นเสียง การทำให้กระบวนการกรอกข้อมูลเป็นอัตโนมัติ และสนับสนุนผู้ที่มีความบกพร่องทางการมองเห็นให้สามารถสัมผัสปฏิสัมพันธ์กับข้อความได้ตรงตามความต้องการ
อย่างไรก็ตาม ทั้งที่เทคโนโลยี OCR ได้พัฒนามาอย่างมาก แต่ยังไม่มีความสมบูรณ์ การมีความแม่นยำมักจะขึ้นอยู่กับคุณภาพของเอกสารเดิมและรายละเอียดของซอฟต์แวร์ OCR ที่ใช้
ถึงแม้ว่า OCR ถูกออกแบบมาสำหรับข้อความที่พิมพ์ แต่ระบบ OCR ที่ระดับสูงบางระบบสามารถจดจำลายมือที่ชัดเจน สอดคล้องได้ อย่างไรก็ดี ทั่วไปแล้วการจดจำลายมือมีความแม่นยำน้อยกว่า เนื่องจากมีการผันแปรของรูปแบบการเขียนของแต่ละคน
ใช่ ซอฟต์แวร์ OCR หลายระบบสามารถจดจำภาษาหลายภาษา อย่างไรก็ตาม สำคัญที่จะต้องดูว่าภาษาที่ต้องการได้รับการสนับสนุนโดยซอฟต์แวร์ที่คุณใช้
OCR ย่อมาจาก Optical Character Recognition และใช้ในการจดจำข้อความที่พิมพ์ขณะที่ ICR หรือ Intelligent Character Recognition ที่ทันสมัยยิ่งขึ้นและใช้สำหรับการจดจำข้อความที่เขียนด้วยมือ
OCR ทำงานได้ดีที่สุดกับแบบอักษรที่ชัดเจน, สามารถอ่านได้ง่ายและมีขนาดข้อความมาตรฐาน ในขณะที่มันสามารถทำงานได้กับแบบอักษรและขนาดที่หลากหลาย แต่ความถูกต้องมักจะลดลงเมื่อจัดการกับแบบอักษรที่ไม่ปกติหรือขนาดข้อความที่เล็กมาก
OCR อาจพบปัญหากับเอกสารที่มีความละเอียดต่ำ, แบบอักษรซับซ้อน, ข้อความที่พิมพ์ไม่ดี, ลายมือ และเอกสารที่มีพื้นหลังที่แทรกซ้อนกับข้อความ นอกจากนี้ อย่างไรก็ตาม อาจใช้งานกับภาษาหลายภาษาได้ มันอาจไม่ครอบคลุมทุกภาษาอย่างสมบูรณ์
ใช่ OCR สามารถสแกนข้อความที่มีสีและพื้นหลังที่มีสี แม้ว่าจะมีประสิทธิภาพมากขึ้นด้วยสีที่มีความเปรียบเทียบความตัดกัน เช่น ข้อความดำบนพื้นหลังสีขาว ความถูกต้องอาจลดลงเมื่อสีข้อความและสีพื้นหลังไม่มีความคมชัดเพียงพอ
รูปแบบภาพ PNG32 ซ ึ่งเป็นส่วนขยายของรูปแบบ Portable Network Graphics (PNG) ที่เป็นที่รู้จักกันดี แสดงถึงโหมดเฉพาะภายในตระกูล PNG ที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับความลึกของสีที่ครอบคลุมและการรองรับความโปร่งใส '32' ใน PNG32 สอดคล้องกับจำนวนบิตที่ใช้ต่อพิกเซล โดยรูปแบบนี้จัดสรร 8 บิตให้กับช่องสีแดง สีเขียว สีน้ำเงิน และแอลฟา โครงสร้างนี้ทำให้ PNG32 สามารถแสดงสีได้มากกว่า 16 ล้านสี (24 บิตสำหรับ RGB) และให้การตั้งค่าความโปร่งใสแบบเต็มสเปกตรัม (8 บิตสำหรับแอลฟา) ทำให้เป็นตัวเลือกที่ต้องการสำหรับภาพที่มีรายละเอียดซึ่งต้องการการไล่ระดับสีที่ราบรื่นและเอฟเฟกต์ความโปร่งใส
PNG ถูกพัฒนาขึ้นเป็นทางเลือกแบบเปิด โดยมีจุดเริ่มต้นมาจากความจำเป็นในการเอาชนะข้อจำกัดที่เกี่ยวข้องกับรูปแบบก่อนหน้า เช่น GIF ซึ่งรองรับเฉพาะ 256 สีและระดับความโปร่งใสเพียงระดับเดียว (เปิดหรือปิด) รูปแบบ PNG รว มถึง PNG32 รองรับการบีบอัดแบบไม่สูญเสียข้อมูล ซึ่งหมายความว่าแม้ว่าขนาดไฟล์จะลดลงในระหว่างการบันทึก แต่ภาพจะไม่สูญเสียรายละเอียดหรือคุณภาพใดๆ ลักษณะนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับนักออกแบบกราฟิกและช่างภาพที่ต้องการให้ผลงานดิจิทัลของตนคงความเที่ยงตรงต่อต้นฉบับ
ข้อกำหนดทางเทคนิคของ PNG32 ถูกกำหนดไว้ในข้อกำหนด PNG (Portable Network Graphics) ซึ่งออกแบบขึ้นครั้งแรกในช่วงกลางทศวรรษ 1990 ข้อกำหนดดังกล่าวระบุโครงสร้างไฟล์ รวมถึงส่วนหัว ชังก์ และวิธีการเข้ารหัสข้อมูล ไฟล์ PNG เริ่มต้นด้วยลายเซ็น 8 ไบต์ ตามด้วยชังก์ต่างๆ ในภาพ PNG32 ชังก์ที่สำคัญ ได้แก่ IHDR ซึ่งมีข้อมูลส่วนหัวของภาพ เช่น ความกว้าง ความสูง ความลึกของบิต และประเภทสี PLTE ซึ่งเป็นตัวเลือกและมีจานสี IDAT ซึ่งมีข้อมูลภาพ และ IEND ซึ่งทำเครื่องหมายจุดสิ้นสุดของไฟล์ PNG
หนึ่งในคุณสมบัติที่โดดเด ่นของรูปแบบ PNG32 คือการรองรับช่องแอลฟา ซึ่งควบคุมความโปร่งใสของแต่ละพิกเซล ซึ่งแตกต่างจากวิธีการความโปร่งใสที่ง่ายกว่าที่อนุญาตให้พิกเซลมีความโปร่งใสหรือทึบแสงได้อย่างสมบูรณ์ ช่องแอลฟาใน PNG32 ให้ระดับความโปร่งใส 256 ระดับ ซึ่งหมายความว่าพิกเซลสามารถมีความโปร่งใสในระดับต่างๆ ได้ ตั้งแต่โปร่งใสอย่างสมบูรณ์ไปจนถึงทึบแสงอย่างสมบูรณ์ ช่วยให้สามารถสร้างองค์ประกอบและการซ้อนทับที่ซับซ้อนได้โดยไม่ลดทอนคุณภาพของภาพพื้นฐาน
การบีบอัดในภาพ PNG32 ทำได้โดยใช้การรวมกันของตัวกรองและอัลกอริธึมการบีบอัด DEFLATE ก่อนการบีบอัด แต่ละบรรทัดของภาพจะถูกกรองเพื่อลดความซับซ้อน ซึ่งโดยพื้นฐานแล้วจะทำให้บีบอัดได้ง่ายขึ้น การเลือกตัวกรองสำหรับแต่ละบรรทัดเป็นแบบไดนามิก โดยอัลกอริธึมจะเลือกตัวเลือกที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดเพื่อลดขนาดไฟล์ หลังจากการกรอง ข้อมูลภาพจะถูกบีบอัดโดยใช้ DEFLATE ซึ่งเป็นอัลกอริธึมการบีบอัดข้อมูลแบบไม่สูญเสียข้อมูลที่ลดขนาดไฟล์โดยไม่ลดทอนคุณภาพของภาพ การรวมกันของการกรองและการบีบอัด DEFLATE ทำให้ไฟล์ PNG32 มีขนาดกะทัดรัดในขณะที่ยังคงความคมชัดและชัดเจนของภาพ
รูปแบบ PNG32 ได้รับการนำไปใช้อย่างกว้างขวางในแอปพลิเคชันต่างๆ รวมถึงการออกแบบเว็บ การถ่ายภาพ และการออกแบบกราฟิก เนื่องจากความยืดหยุ่น คุณภาพ และความสามารถในการรองรับความโปร่งใส ในการออกแบบเว็บ ภาพ PNG32 มักใช้สำหรับโลโก้ ไอคอน และองค์ประกอบอื่นๆ ที่ต้องการรายละเอียดที่คมชัดและขอบความโปร่งใสที่ราบรื่น รูปแบบนี้ยังแพร่หลายในแอปพลิเคชันที่ไม่สามารถลดทอนคุณภาพของภาพได้ เช่น ในการถ่ายภาพดิจิทัลและโครงการออกแบบกราฟิก ความสามารถในการรักษาความเที่ยงตรงของสีและรายละเอียด ที่ละเอียดในขณะที่รองรับความโปร่งใส ทำให้ PNG32 เป็นเครื่องมือที่มีค่าในสาขาเหล่านี้
แม้จะมีข้อดี แต่รูปแบบ PNG32 ก็มีข้อเสียอยู่บ้าง โดยเฉพาะในเรื่องขนาดไฟล์ เนื่องจากความลึกของสีและการรองรับความโปร่งใสที่สูง ไฟล์ PNG32 จึงมีขนาดใหญ่กว่ารูปแบบที่ง่ายกว่า เช่น JPEG หรือรูปแบบ PNG ดั้งเดิมที่ไม่มีความโปร่งใสแบบแอลฟาอย่างมาก สิ่งนี้อาจทำให้เวลาในการโหลดบนเว็บไซต์นานขึ้นและใช้แบนด์วิดท์สูงขึ้น ดังนั้น ในขณะที่ PNG32 เหมาะสำหรับภาพที่ต้องการความเที่ยงตรงและความโปร่งใสสูง แต่ก็อาจไม่ใช่ตัวเลือกที่ดีที่สุดสำหรับแอปพลิเคชันทั้งหมด โดยเฉพาะอย่างยิ่งในกรณีที่แบนด์วิดท์หรือพื้นที่จัดเก็บมีจำกัด
เพื่อแก้ไขข้อกังวลบางประการที่เกี่ยวข้องกับขนาดไฟล์ เทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพต่างๆ สามารถนำไปใช้กับภาพ PNG32 เครื่องมือต่างๆ เช่น PNGCrush, OptiPNG และ TinyPNG ใช้กลยุทธ์ต่างๆ เพื่อลดขนาดไฟล์โดยไม่สูญเสียคุณภาพของภาพ เครื่องมือเหล่านี้วิเคราะห์ภาพเพื่อลบเมตาดาต้าที่ไม่จำเป็น ปรับพารามิเตอร์การบีบอัด และแม้แต่ลดความลึกของสีในพื้นที่ที่ไม่ส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อคุณภาพของภาพ แม้ว่าการเพิ่มประสิทธิภาพเหล่านี้อาจทำให้ไฟล์ PNG32 จัดการได้ง่ายขึ้น แต่ก็เป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องหาจุดสมดุลระหว่างการลดขนาดไฟล์กับการรักษาความสมบูรณ์ของภาพ
นอกเหนือจากการใช้งานในภาพนิ่งแล้ว ความสามารถในการรองรับความโปร่งใสของ PNG32 ยังทำให้เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับงานกราฟิกที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น เช่น การสร้างสไปรต์สำหรับวิดีโอเกมหรือองค์ประกอบการซ้อนทับสำหรับการผลิตวิดีโอ การควบคุมความโปร่งใสโดยละเอียดช่วยให้สามารถรวมภาพ PNG32 เข้ากับพื้นหลังและการตั้งค่าต่างๆ ได้ อย่างราบรื่น ช่วยเพิ่มความน่าสนใจของสื่อดิจิทัล ความสามารถในการจัดการกราฟิกที่มีรายละเอียดพร้อมความโปร่งใสที่ราบรื่นยังทำให้เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันเว็บขั้นสูงและสื่อแบบโต้ตอบ ซึ่งประสบการณ์ของผู้ใช้และคุณภาพของภาพมีความสำคัญสูงสุด
การรองรับรูปแบบ PNG32 อย่างกว้างขวางในซอฟต์แวร์และแพลตฟอร์มต่างๆ เป็นอีกหนึ่งข้อได้เปรียบที่สำคัญ เว็บเบราว์เซอร์หลัก ซอฟต์แวร์ออกแบบกราฟิก และเครื่องมือแก้ไขภาพ รองรับ PNG32 ได้อย่างง่ายดาย ทำให้เป็นรูปแบบที่หลากหลายและเข้าถึงได้ง่ายสำหรับทั้งมืออาชีพและมือสมัครเล่น การรวมรูปแบบนี้ในซอฟต์แวร์มาตรฐานอุตสาหกรรมรับรองว่า PNG32 ยังคงเป็นตัวเลือกที่เชื่อถือได้สำหรับแอปพลิเคชันที่หลากหลาย ตั้งแต่กราฟิกเว็บไซต์ที่เรียบง่ายไปจนถึงโครงการศิลปะดิจิทัลที่ซับซ้อน
เมื่อมองไปข้าง หน้า การพัฒนาอย่างต่อเนื่องของเทคโนโลยีเว็บและมาตรฐานการถ่ายภาพดิจิทัลอาจส่งผลต่อบทบาทและการใช้งานของรูปแบบ PNG32 ด้วยการถือกำเนิดของรูปแบบใหม่ๆ เช่น WebP และ AVIF ซึ่งให้คุณภาพที่เทียบเคียงได้กับ PNG32 แต่มีการบีบอัดที่ดีกว่าและขนาดไฟล์ที่เล็กลง อาจมีการเปลี่ยนแปลงความชอบสำหรับกรณีการใช้งานบางอย่าง รูปแบบใหม่เหล่านี้ให้ทางเลือกที่น่าสนใจ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันบนเว็บที่ประสิทธิภาพและเวลาในการโหลดมีความสำคัญ อย่างไรก็ตาม ความแข็งแกร่ง ความเข้ากันได้อย่างกว้างขวาง และการจัดการความโปร่งใสที่เหนือกว่าของ
ตัวแปลงนี้ทำงานทั้งหมดในเบราว์เซอร์ของคุณ เมื่อคุณเลือก ไฟล์ มันจะถูกอ่านเข้าสู่หน่วยความจำและแปลงเป็นรูปแบบที่เลือก คุณสามารถดาวน์โหลดไฟล์ที่แปลงแล้วได้.
การแปลงเริ่มทันที และไฟล์ส่วนใหญ่ถูกแปลงใน ภายใต้วิ นาที ไฟล์ขนาดใหญ่อาจใช้เวลานานขึ้น.
ไฟล์ของคุณไม่เคยถูกอัปโหลดไปยังเซิร์ฟเวอร์ของเรา พวกเขา ถูกแปลงในเบราว์เซอร์ของคุณ และไฟล์ที่แปลงแล้วจากนั้น ดาวน์โหลด เราไม่เคยเห็นไฟล์ของคุณ.
เราสนับสนุนการแปลงระหว่างทุกรูปแบบภาพ รวมถึง JPEG, PNG, GIF, WebP, SVG, BMP, TIFF, และอื่น ๆ อีกมากมาย.
ตัวแปลงนี้เป็นฟรีและจะเป็นฟรีตลอดไป เนื่องจากมันทำงานในเบราว์เซอร์ของคุณ เราไม่ต้องจ่ายเงินสำหรับ เซิร์ฟเวอร์ ดังนั้นเราไม่จำเป็นต้องเรียกเก็บค่าใช้จ่ายจากคุณ.
ใช่! คุณสามารถแปลงไฟล์เท่าที่คุณต ้องการในครั้งเดียว แค่ เลือกไฟล์หลายไฟล์เมื่อคุณเพิ่มพวกเขา.