OCR หรือ Optical Character Recognition เป็นเทคโนโลยีที่ใช้แปลงชนิดต่าง ๆ ของเอกสาร อาทิ เอกสารที่สแกน ไฟล์ PDF หรือภาพที่ถ่ายด้วยกล้องดิจิตอล เป็นข้อมูลที่สามารถแก้ไขและค้นหาได้
ในขั้นตอนแรกของ OCR ภาพของเอกสารข้อความจะถูกสแกน ซึ่งอาจจะเป็นภาพถ่ายหรือเอกสารที่สแกน จุดประสงค์ของขั้นตอนนี้คือการสร้างสำเนาดิจิตอลของเอกสาร แทนการถอดรหัสด้วยมือ เพิ่มเติม กระบวนการดิจิไทซ์นี้ยังสามารถช่วยเพิ่มอายุยาวนานของวัสดุเนื่อ งจากลดการจับจัดทรัพยากรที่เปราะบาง
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 การเปลี่ยนเอกสา รที่พิมพ์ออกมาเป็นดิจิตอล 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
YCbCrA เป็นพื้นที่สีและรูปแบบภาพที่ใช้กันทั่วไ ปสำหรับการบีบอัดวิดีโอและภาพดิจิทัล แยกข้อมูลความสว่าง (luma) ออกจากข้อมูลสี (chroma) เพื่อให้สามารถบีบอัดได้อย่างอิสระเพื่อการเข้ารหัสที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น พื้นที่สี YCbCrA เป็นรูปแบบหนึ่งของพื้นที่สี YCbCr ที่เพิ่มช่องอัลฟาสำหรับความโปร่งใส
ในพื้นที่สี YCbCrA Y แทนองค์ประกอบความสว่าง ซึ่งเป็นความสว่างหรือความเข้มของพิกเซล คำนวณเป็นผลรวมถ่วงน้ำหนักขององค์ประกอบสีแดง เขียว และน้ำเงินตามวิธีที่ดวงตามนุษย์รับรู้ความสว่าง น้ำหนักจะถูกเลือกเพื่อประมาณฟังก์ชันความสว่าง ซึ่งอธิบายความไวต่อสเปกตรัมโดยเฉลี่ยของการรับรู้ภาพของมนุษย์ องค์ประกอบความสว่างกำหนดความสว่างที่รับรู้ได้ของพิกเซล
Cb และ Cr เป็นองค์ประกอบความแตกต่างของสีน้ำเงินและสีแดงตามลำดับ แสดงข้อมูลสีในภาพ Cb คำนวณโดยการลบความสว่างออกจากองค์ประกอบสีน้ำเงิน ในข ณะที่ Cr คำนวณโดยการลบความสว่างออกจากองค์ประกอบสีแดง โดยการแยกข้อมูลสีออกเป็นองค์ประกอบความแตกต่างของสีเหล่านี้ YCbCrA ช่วยให้สามารถบีบอัดข้อมูลสีได้อย่างมีประสิทธิภาพมากกว่าใน RGB
ช่องอัลฟา (A) ใน YCbCrA แสดงความโปร่งใสหรือความทึบของแต่ละพิกเซล ระบุว่าสีของพิกเซลใดควรผสมกับพื้นหลังเมื่อแสดงภาพ ค่าอัลฟา 0 หมายความว่าพิกเซลโปร่งใสอย่างสมบูรณ์ ในขณะที่ค่าอัลฟา 1 (หรือ 255 ในการแสดงแบบ 8 บิต) หมายความว่าพิกเซลทึบแสงอย่างสมบูรณ์ ค่าอัลฟาระหว่าง 0 ถึง 1 ส่งผลให้พิกเซลโปร่งใสบางส่วนที่ผสมกับพื้นหลังในระดับต่างๆ
ข้อได้เปรียบหลักประการหนึ่งของพื้นที่สี YCbCrA คือช่วยให้บีบอัดได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นเมื่อเทียบกับ RGB ระบบการมองเห็นของมนุษย์มีความไวต่อการเปลี่ยนแปลงความสว่างมากกว่าการเปลี่ยนแปลงสี โดยการแยกข้อมูลความสว่างแล ะสี YCbCrA ทำให้ตัวเข้ารหัสสามารถจัดสรรบิตเพิ่มเติมให้กับองค์ประกอบความสว่าง ซึ่งมีข้อมูลที่สำคัญที่สุดในเชิงการรับรู้ ในขณะที่บีบอัดองค์ประกอบสีอย่างรุนแรงยิ่งขึ้น
ในระหว่างการบีบอัด องค์ประกอบความสว่างและสีสามารถสุ่มตัวอย่างย่อยด้วยอัตราที่แตกต่างกัน การสุ่มตัวอย่างย่อยจะลดความละเอียดเชิงพื้นที่ขององค์ประกอบสีในขณะที่รักษาความละเอียดเต็มขององค์ประกอบความสว่าง โครงร่างการสุ่มตัวอย่างย่อยทั่วไป ได้แก่ 4:4:4 (ไม่สุ่มตัวอย่างย่อย) 4:2:2 (สีสุ่มตัวอย่างย่อยในแนวนอนด้วยปัจจัย 2) และ 4:2:0 (สีสุ่มตัวอย่างย่อยในแนวนอนและแนวตั้งด้วยปัจจัย 2) การสุ่มตัวอย่างย่อยใช้ประโยชน์จากความไวที่ต่ำกว่าของระบบการมองเห็นของมนุษย์ต่อรายละเอียดสี ช่วยให้มีอัตราการบีบอัดที่สูงขึ้นโดยไม่สูญเสียคุณภาพการรับรู้ที่สำคัญ
รูปแบบภาพ YCbCrA ใช้กันอย่างแพร่หลายในมาตรฐานการบีบอัดวิดีโอและภาพ เช่น JPEG, MPEG และ H.264/AVC มาตรฐานเหล่านี้ใช้เทคนิคต่างๆ เพื่อบีบอัดข้อมูล YCbCrA รวมถึงการสุ่มตัวอย่างย่อยของสี การแปลงโคไซน์แบบไม่ต่อเนื่อง (DCT) การหาปริมาณ และการเข้ารหัสเอนโทรปี
เมื่อบีบอัดเฟรมภาพหรือวิดีโอ ข้อมูล YCbCrA จะผ่านการแปลงและขั้นตอนการบีบอัดหลายชุด ขั้นแรกแปลงภาพจาก RGB เป็นพื้นที่สี YCbCrA จากนั้นแบ่งองค์ประกอบความสว่างและสีออกเป็นบล็อก โดยปกติจะมีขนาด 8x8 หรือ 16x16 พิกเซล แต่ละบล็อกจะผ่านการแปลงโคไซน์แบบไม่ต่อเนื่อง (DCT) ซึ่งแปลงค่าพิกเซลเชิงพื้นที่เป็นค่าสัมประสิทธิ์ความถี่
จากนั้นหาปริมาณค่าสัมประสิทธิ์ DCT ซึ่งจะหารค่าสัมประสิทธิ์แต่ละค่าด้วยขนาดขั้นตอนการหาปริมาณและปัดผลลัพธ์เป็นจำนวนเต็มที่ใกล้ที่สุด การหาปริมาณจะนำไปสู่การบีบอัดแบบสูญเสียโดยการละทิ้งข ้อมูลความถี่สูงที่มีความสำคัญน้อยกว่าในเชิงการรับรู้ ขนาดขั้นตอนการหาปริมาณสามารถปรับได้เพื่อควบคุมการแลกเปลี่ยนระหว่างอัตราการบีบอัดและคุณภาพของภาพ
หลังจากการหาปริมาณ ค่าสัมประสิทธิ์จะถูกจัดเรียงใหม่ในรูปแบบซิกแซกเพื่อจัดกลุ่มค่าสัมประสิทธิ์ความถี่ต่ำเข้าด้วยกัน ซึ่งมักจะมีขนาดใหญ่กว่า ค่าสัมประสิทธิ์ที่จัดเรียงใหม่จะถูกเข้ารหัสเอนโทรปีโดยใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การเข้ารหัส Huffman หรือการเข้ารหัสเลขคณิต การเข้ารหัสเอนโทรปีจะกำหนดรหัสคำที่สั้นกว่าให้กับค่าสัมประสิทธิ์ที่เกิดขึ้นบ่อยกว่า ซึ่งจะช่วยลดขนาดของข้อมูลที่บีบอัดลงอีก
ในการถอดรหัสภาพ YCbCrA จะใช้กระบวนการย้อนกลับ ถอดรหัสข้อมูลที่เข้ารหัสเอนโทรปีเพื่อดึงค่าสัมประสิทธิ์ DCT ที่หาปริมาณแล้ว จากนั้นหาปริมาณค่าสัมประสิทธิ์โดยการคูณด้วยขนาดขั้ นตอนการหาปริมาณที่สอดคล้องกัน ดำเนินการ DCT ย้อนกลับกับค่าสัมประสิทธิ์ที่หาปริมาณแล้วเพื่อสร้างบล็อก YCbCrA ใหม่ ในที่สุดแปลงข้อมูล YCbCrA กลับเป็นพื้นที่สี RGB เพื่อแสดงหรือประมวลผลเพิ่มเติม
ช่องอัลฟาใน YCbCrA มักจะถูกบีบอัดแยกต่างหากจากองค์ประกอบความสว่างและสี สามารถเข้ารหัสได้โดยใช้วิธีต่างๆ เช่น การเข้ารหัสความยาวการทำงานหรือการบีบอัดแบบแบ่งบล็อก ช่องอัลฟาช่วยให้เกิดเอฟเฟกต์ความโปร่งใส เช่น การซ้อนภาพหรือวิดีโอทับกันด้วยความทึบแสงที่แปรผัน
YCbCrA มีข้อได้เปรียบหลายประการเหนือพื้นที่สีและรูปแบบภาพอื่นๆ การแยกข้อมูลความสว่างและสีช่วยให้บีบอัดได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น เนื่องจากระบบการมองเห็นของมนุษย์มีความไวต่อการเปลี่ยนแปลงความสว่างมากกว่าการเปลี่ยนแปลงสี การสุ่มตัวอย่างย่อยขององค์ประกอบสีจะช่วยลดปริ มาณข้อมูลที่ต้องบีบอัดลงโดยไม่ส่งผลกระทบต่อคุณภาพการรับรู้มากนัก
ยิ่งไปกว่านั้น ความเข้ากันได้ของ YCbCrA กับมาตรฐานการบีบอัดยอดนิยม เช่น JPEG และ MPEG ทำให้ได้รับการสนับสนุนอย่างกว้างขวางในแพลตฟอร์มและอุปกรณ์ต่างๆ ความสามารถในการรวมช่องอัลฟาสำหรับความโปร่งใสยังทำให้เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการการจัดองค์ประกอบหรือการผสมภาพ
อย่างไรก็ตาม YCbCrA ก็มีข้อจำกัด การแปลงจาก RGB เป็น YCbCrA และกลับคืนมาอาจทำให้เกิดการบิดเบือนสี โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากองค์ประกอบสีถูกบีบอัดอย่างมาก การสุ่มตัวอย่างย่อยขององค์ประกอบสีอาจทำให้เกิดการเลือดสีหรือสิ่งประดิษฐ์ในบริเวณที่มีการเปลี่ยนสีที่คมชัด
แม้จะมีข้อจำกัดเหล่านี้ YCbCrA ยังคงเป็นตัวเลือกยอดนิยมสำหรับการบีบอัดภาพและวิดีโอเนื่องจากประสิทธิภาพและการสนับสนุนที่แพร่หลาย สร้างสมดุลระหว่างประสิทธิภาพการบีบอัดและคุณภาพของภาพ ทำให้เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันที่หลากหลาย ตั้งแต่กล้องดิจิทัลและการสตรีมวิดีโอไปจนถึงกราฟิกและเกม
เมื่อเทคโนโลยีก้าวหน้า เทคนิคและรูปแบบการบีบอ
ตัวแปลงนี้ทำงานทั้งหมดในเบราว์เซอร์ของคุณ เมื่อคุณเลือก ไฟล์ มันจะถูกอ่านเข้าสู่หน่วยความจำและแปลงเป็นรูปแบบที่เลือก คุณสามารถดาวน์โหลดไฟล์ที่แปลงแล้วได้.
การแปลงเริ่มทันที และไฟล์ส่วนใหญ่ถูกแปลงใน ภายใต้วินาที ไฟล์ขนาดใหญ่อาจใช้เวลานานขึ้น.
ไฟล์ของคุณไม่เคยถูกอัปโหลดไปยังเซิร์ฟเวอร์ของเรา พวกเขา ถูกแปลงในเบราว์เซอร์ของคุณ และไฟล์ที่แปลงแล้วจากนั้น ดาวน์โหลด เราไม่เคยเห็นไฟล์ของคุณ.
เราสนับสนุนการแปลง ระหว่างทุกรูปแบบภาพ รวมถึง JPEG, PNG, GIF, WebP, SVG, BMP, TIFF, และอื่น ๆ อีกมากมาย.
ตัวแปลงนี้เป็นฟรีและจะเป็นฟรีตลอดไป เนื่องจากมันทำงานในเบราว์เซอร์ของคุณ เราไม่ต้องจ่ายเงินสำหรับ เซิร์ฟเวอร์ ดังนั้นเราไม่จำเป็นต้องเรียกเก็บค่าใช้จ่ายจากคุณ.
ใช่! คุณสามารถแปลงไฟล์เท่าที่คุณต้องการในครั้งเดียว แค่ เลือกไฟล์หลายไฟล์เมื่อคุณเพิ่มพวกเขา.