OCR, yani Optik Karakter Tanıma, taranmış kâğıt belgeleri, PDF dosyaları veya dijital bir kamera ile yakalanan görüntüleri düzenlenebilir ve aranabilir verilere dönüştürmek için kullanılan bir teknolojidir.
OCR'nin ilk aşamasında, bir metin belgesinin görüntüsü taranır. Bu bir fotoğraf veya taranmış bir belge olabilir. Bu aşamanın amacı, manuel transkript yapmayı gerektirmek yerine belgenin dijital bir kopyasını oluşturmaktır. Ayrıca, bu dijitalleştirme süreci, hassas kaynakların manipülasyonunu azaltarak malzemelerin ömrünü artırmaya da yardımcı olabilir.
Belge dijital hale getirildikten sonra, OCR yazılımı görüntüyü tanıma için bireysel karakterlere ayırır. Buna segmentasyon süreci denir. Segmentasyon, belgeyi satırlara, kelimelere ve sonuçta bireysel karakterlere ayırır. Bu bölünme, farklı fontlar, metnin farklı boyutları ve metnin değişen hizalaması gibi birçok faktör nedeniyle karmaşık bir süreçtir.
Segmentasyondan sonra, OCR algoritması her bir karakteri tanımlamak için kalıp tanımayı kullanır. Her karakter için, algoritma onu karakter şekillerinin veritabanıyla karşılaştırır. En yakın eşleşme, karakterin kimliği olarak seçilir. Daha gelişmiş bir OCR formu olan özellik tanımada, algoritma sadece şekli incelemekle kalmaz, aynı zamanda bir desendeki çizgiler ve eğrileri de göz önünde bulundurur.
OCR'nin pek çok pratik uygulaması vardır - basılı belgeleri dijitalleştirmekten, metinden konuşmaya hizmetleri etkinleştirmeye, veri giriş süreçlerini otomatikleştirmeye, hatta görme engelli kullanıcıların metinle daha iyi etkileşim kurmasına yardımcı olmaktan. Ancak, OCR sürecinin hata yapmaması ve düşük çözünürlükteki belgeler, karmaşık yazı tipleri veya kötü basılmış metinlerle uğraşırken hatalar yapması olasıdır. Bu nedenle, OCR sistemlerinin doğruluğu, orijinal belgenin kalitesine ve kullanılan OCR yazılımının özelliklerine bağlı olarak önemli ölçüde değişir.
OCR, modern veri çıkarımı ve dijitalleştirme uygulamalarında kilit bir teknolojidir. Manuel veri girişi ihtiyacını azaltarak ve fiziksel belgeleri dijital formata dönüştürmek için güvenilir, etkin bir yaklaşım sağlayarak önemli zaman ve kaynak tasarrufu sağlar.
Optical Character Recognition (OCR), tarama yapılan kağıt belgeler, PDF dosyaları veya dijital bir kamera ile çekilen fotoğraflar gibi çeşitli belgeleri düzenlenebilir ve aranabilir bilgilere çevirmek için kullanılan bir teknolojidir.
OCR, giriş görüntüsünü veya belgeyi tarayarak, görüntüyü bireysel karakterlere ayırarak ve her karakteri bir karakter şekli veritabanı ile pattern recognition veya feature recognition kullanarak karşılaştırarak çalışır.
OCR, basılı belgelerin dijitalleştirilmesi, metinden sesli hizmetlerin etkinleştirilmesi, veri giriş süreçlerinin otomatikleştirilmesi ve görme engelli kullanıcıların metinle daha iyi etkileşim kurması gibi farklı sektörlerde ve uygulamalarda kullanılır.
OCR teknolojisinde büyük gelişmeler kaydedilmiş olmasına rağmen, hâlâ hatalar olabilir. Doğruluk, orijinal belgenin kalitesine ve kullanılan OCR yazılımının özelliklerine bağlı olarak değişir.
OCR, temel olarak basılmış metin için tasarlanmıştır, ancak bazı gelişmiş OCR sistemleri, net ve tutarlı el yazısını da tanıyabilir. Ancak, bireysel yazı stillerindeki büyük varyasyonlar nedeniyle, genellikle el yazısının tanınması daha az doğrudur.
Evet, birçok OCR yazılım sistemi birden fazla dili tanıyabilir. Ancak, belirli bir dilin desteklendiğinden emin olmak için kullanılan yazılımı kontrol etmek önemlidir.
OCR, Optical Character Recognition anlamına gelir ve basılı metni tanımak için kullanılır, ICR ise Intelligent Character Recognition anlamına gelir ve daha gelişmiş olup el yazısını tanımak için kullanılır.
OCR, açık, okunabilir fontlar ve standart metin boyutlarıyla en iyi sonucu verir. Farklı fontlar ve boyutlarla da çalışabilir, ancak alışılmadık fontlar veya çok küçük metin boyutlarıyla karşılaştığında doğruluk genellikle azalır.
OCR, düşük çözünürlüklü belgeler, karmaşık fontlar, zayıf basılan metinler, el yazısı ve metni engelleyen arka planları olan belgelerle zorlanabilir.
OCR, düşük çözünürlüklü belgeler, karmaşık fontlar, zayıf basılan metinler, el yazısı ve metni engelleyen arka planları olan belgelerle zorlanabilir. Ayrıca, birçok dili destekleyebilme özelliğine rağmen, her dili mükemmel bir şekilde kapsayamayabilir.
Evet, OCR, renkli metin ve arka planları tarayabilir, ancak genellikle yüksek kontrastlı renk kombinasyonları, örneğin beyaz arka plan üzerinde siyah metin, ile daha etkilidir. Metin ve arka plan rengi yeterli kontrast oluşturmadığında doğruluk düşebilir.
AVIF (AV1 Görüntü Dosyası Formatı), JPEG, PNG ve WebP gibi eski formatlara kıyasla üstün sıkıştırma verimliliği sağlamak için AV1 video kodeğini kullanan modern bir görüntü dosyası formatıdır. Alliance for Open Media (AOMedia) tarafından geliştirilen AVIF, daha küçük dosya boyutlarına sahip yüksek kaliteli görüntüler sunmayı amaçlar ve bu da onu web sitelerini ve uygulamalarını optimize etmek isteyen web geliştiricileri ve içerik oluşturucuları için çekici bir seçenek haline getirir.
AVIF'in merkezinde, H.264 ve HEVC gibi tescilli kodeklere telifsiz bir alternatif olarak tasarlanan AV1 video kodeği yer alır. AV1, görsel kaliteyi korurken önemli bit hızı tasarrufu elde etmek için kare içi ve kareler arası tahmin, dönüşüm kodlaması ve entropi kodlaması gibi gelişmiş sıkıştırma teknikleri kullanır. AV1'in kare içi kodlama yeteneklerinden yararlanarak AVIF, durağan görüntüleri geleneksel formatlardan daha verimli bir şekilde sıkıştırabilir.
AVIF'in temel özelliklerinden biri hem kayıplı hem de kayıpsız sıkıştırmayı desteklemesidir. Kayıplı sıkıştırma, bazı görüntü kalitesi pahasına daha yüksek sıkıştırma oranlarına izin verirken, kayıpsız sıkıştırma orijinal görüntü verilerini herhangi bir bilgi kaybı olmadan korur. Bu esneklik, geliştiricilerin dosya boyutu ve görüntü doğruluğu arasında denge kurarak belirli gereksinimlerine göre uygun sıkıştırma modunu seçmelerini sağlar.
AVIF ayrıca çeşitli görüntü türleri ve kullanım durumları için uygun hale getiren çok çeşitli renk alanlarını ve bit derinliklerini destekler. 8 ila 12 bit/kanal arasında değişen bit derinlikleriyle hem RGB hem de YUV renk alanlarını işleyebilir. Ek olarak AVIF, daha geniş bir parlaklık değeri aralığının ve daha canlı renklerin temsiline izin veren yüksek dinamik aralıklı (HDR) görüntülemeyi destekler. Bu özellik özellikle HDR ekranlar ve içerikler için faydalıdır.
AVIF'in bir diğer önemli avantajı, şeffaflığı sağlayan bir alfa kanalıyla görüntüleri kodlama yeteneğidir. Bu özellik, farklı arka plan renkleri veya desenleriyle sorunsuz bir şekilde bütünleşmesi gereken grafikler ve logolar için çok önemlidir. AVIF'in alfa kanalı desteği, şeffaflık bilgilerini görüntü verileriyle birlikte sıkıştırabildiği için PNG'ye kıyasla daha verimlidir.
Bir AVIF görüntüsü oluşturmak için kaynak görüntü verileri öncelikle tipik olarak 64x64 piksel boyutunda bir kodlama birimleri ızgarasına bölünür. Her kodlama birimi daha sonra AV1 kodlayıcı tarafından bağımsız olarak işlenen daha küçük bloklara bölünür. Kodlayıcı, görüntü kalitesini korurken veri boyutunu azaltmak için tahmin, dönüşüm kodlaması, niceleme ve entropi kodlaması gibi bir dizi sıkıştırma tekniği uygular.
Tahmin aşamasında kodlayıcı, bir bloğun içindeki piksel değerlerini çevreleyen piksellere göre tahmin etmek için kare içi tahmin kullanır. Bu işlem, mekansal yedekliliği kullanır ve kodlanması gereken veri miktarını azaltmaya yardımcı olur. Video sıkıştırmada kullanılan kareler arası tahmin, AVIF gibi durağan görüntüler için geçerli değildir.
Tahminden sonra, artık veriler (tahmin edilen ve gerçek piksel değerleri arasındaki fark), dönüşüm kodlamasından geçer. AV1 kodeği, mekansal alan verilerini frekans alanına dönüştürmek için bir dizi ayrık kosinüs dönüşümü (DCT) ve asimetrik ayrık sinüs dönüşümü (ADST) işlevi kullanır. Bu adım, artık sinyalin enerjisini daha az katsayıya yoğunlaştırmaya yardımcı olur ve bu da sıkıştırmaya daha uygun hale getirir.
Daha sonra, verilerin hassasiyetini azaltmak için dönüştürülmüş katsayılara niceleme uygulanır. Daha az önemli bilgileri atarak niceleme, görüntü kalitesinde bir miktar kayıp pahasına daha yüksek sıkıştırma oranlarına izin verir. Niceleme parametreleri, dosya boyutu ile görüntü doğruluğu arasındaki dengeyi kontrol etmek için ayarlanabilir.
Son olarak, nicelenmiş katsayıları daha da sıkıştırmak için aritmetik kodlama veya değişken uzunlukta kodlama gibi entropi kodlama teknikleri kullanılır. Bu teknikler, daha sık görülen sembollere daha kısa kodlar atar ve bu da görüntü verilerinin daha kompakt bir temsiline yol açar.
Kodlama işlemi tamamlandıktan sonra sıkıştırılmış görüntü verileri, görüntü boyutları, renk alanı ve bit derinliği gibi meta verileri içeren AVIF kapsayıcı formatına paketlenir. Ortaya çıkan AVIF dosyası daha sonra diğer görüntü formatlarına kıyasla daha az depolama alanı veya bant genişliği kaplayarak verimli bir şekilde saklanabilir veya iletilebilir.
Bir AVIF görüntüsünü çözmek için ters işlem izlenir. Kod çözücü, sıkıştırılmış görüntü verilerini AVIF kapsayıcısından çıkarır ve nicelenmiş katsayıları yeniden oluşturmak için entropi çözümleme uygular. Ardından, artık verileri elde etmek için ters niceleme ve ters dönüşüm kodlaması gerçekleştirilir. Kare içi tahminden türetilen tahmin edilen piksel değerleri, son görüntüyü yeniden oluşturmak için artık verilere eklenir.
AVIF'i benimsemedeki zorluklardan biri, JPEG ve PNG gibi yerleşik formatlara kıyasla nispeten yakın zamanda tanıtılmış olması ve sınırlı tarayıcı desteğidir. Bununla birlikte, daha fazla tarayıcı ve görüntü işleme aracının AVIF'i yerel olarak desteklemeye başlamasıyla birlikte, verimli görüntü sıkıştırmasına olan talebin artmasıyla birlikte benimsenmesinin artması bekleniyor.
Uyumluluk sorunlarını gidermek için web siteleri ve uygulamalar, uyumlu istemcilere AVIF görüntüleri sunarken eski tarayıcılar için JPEG veya WebP gibi alternatif formatlar sağlayan geri dönüş mekanizmaları kullanabilir. Bu yaklaşım, kullanıcıların tarayıcılarının AVIF desteğinden bağımsız olarak içeriğe erişebilmelerini sağlar.
Sonuç olarak AVIF, üstün sıkıştırma verimliliği sağlamak için AV1 video kodeğinin gücünden yararlanan gelecek vaat eden bir görüntü dosyası formatıdır. Kayıplı ve kayıpsız sıkıştırma desteği, çok çeşitli renk alanları ve bit derinlikleri, HDR görüntüleme ve alfa kanalı şeffaflığı ile AVIF, web üzerindeki görüntüleri optimize etmek için çok yönlü bir çözüm sunar. Tarayıcı desteği genişlemeye ve daha fazla araç AVIF'i benimsemeye devam ettikçe, görüntü dosyası boyutlarını görsel kaliteyi düşürmeden azaltmak isteyen geliştiriciler ve içerik oluşturucular için tercih edilen bir seçenek haline gelme potansiyeline sahiptir.
Bu dönüştürücü tamamen tarayıcınızda çalışır. Bir dosya seçtiğinizde, belleğe okunur ve seçilen formata dönüştürülür. Daha sonra dönüştürülmüş dosyayı indirebilirsiniz.
Dönüştürmeler anında başlar ve çoğu dosya bir saniyenin altında dönüştürülür. Daha büyük dosyalar daha uzun sürebilir.
Dosyalarınız hiçbir zaman sunucularımıza yüklenmez. Tarayıcınızda dönüştürülür ve dönüştürülmüş dosya daha sonra indirilir. Dosyalarınızı asla görmeyiz.
Tüm görüntü formatları arasında dönüştürme destekliyoruz, bunlar arasında JPEG, PNG, GIF, WebP, SVG, BMP, TIFF ve daha fazlası bulunuyor.
Bu dönüştürücü tamamen ücretsizdir ve her zaman ücretsiz kalacaktır. Tarayıcınızda çalıştığı için sunucular için ödeme yapmamıza gerek yok, bu yüzden size ücret talep etmiyoruz.
Evet! İstediğiniz kadar dosyayı aynı anda dönüştürebilirsiniz. Sadece eklerken birden fazla dosya seçin.