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.
PBM (Taşınabilir Bit Eşlem) biçimi, tek renkli görüntüleri depolamak için kullanılan en basit ve en eski grafik dosya biçimlerinden biridir. Gri tonlamalı görüntüler için PGM (Taşınabilir Gri Eşlem) ve renkli görüntüler için PPM (Taşınabilir Piksel Eşlem) biçimlerini de içeren Netpbm paketinin bir parçasıdır. PBM biçimi, bir programda okunması ve yazılması son derece kolay olacak ve net ve belirsiz olmayacak şekilde tasarlanmıştır. Tek başına bir biçim olması amaçlanmamıştır, bunun yerine farklı görüntü biçimleri arasında dönüştürme için en düşük ortak paydadır.
PBM biçimi yalnızca siyah beyaz (1 bit) görüntüleri destekler. Görüntüdeki her piksel tek bir bit ile temsil edilir - beyaz için 0 ve siyah için 1. Biçimin basitliği, özel görüntü işleme kitaplıklarına gerek kalmadan temel metin düzenleme araçlarını veya programlama dillerini kullanarak işlemesini kolaylaştırır. Ancak bu basitlik aynı zamanda PBM dosyalarının, dosya boyutunu küçültmek için sıkıştırma algoritmaları kullanan JPEG veya PNG gibi daha gelişmiş biçimlerden daha büyük olabileceği anlamına gelir.
PBM biçiminin iki çeşidi vardır: P1 olarak bilinen ASCII (düz) biçim ve P4 olarak bilinen ikili (ham) biçim. ASCII biçimi insan tarafından okunabilir ve basit bir metin düzenleyiciyle oluşturulabilir veya düzenlenebilir. İkili biçim insan tarafından okunamaz ancak daha az yer kaplar ve programların okuması ve yazması daha hızlıdır. Depolamada farklılıklara rağmen, her iki biçim de aynı tür görüntü verilerini temsil eder ve bilgi kaybı olmadan birbirine dönüştürülebilir.
ASCII biçimindeki bir PBM dosyasının yapısı, dosya türünü tanımlayan iki baytlık bir sihirli sayıyla başlar. PBM ASCII biçimi için bu 'P1'dir. Sihirli sayının ardından boşluk (boşluklar, TAB'ler, CR'ler, LF'ler) ve ardından görüntüdeki sütun sayısı olan genişlik belirtimi, ardından daha fazla boşluk ve ardından görüntüdeki satır sayısı olan yükseklik belirtimi gelir. Yükseklik belirtiminden sonra daha fazla boşluk vardır ve ardından piksel verileri başlar.
Bir ASCII PBM dosyasındaki piksel verileri, her '0' beyaz bir pikseli ve her '1' siyah bir pikseli temsil eden bir dizi '0' ve '1'den oluşur. Pikseller, her piksel satırı yeni bir satırda olacak şekilde satırlar halinde düzenlenmiştir. İki karakterlik bir dizinin içinde hariç olmak üzere piksel verilerinde her yerde boşluğa izin verilir (dizinin iki karakteri arasında izin verilmez). Dosyanın sonuna width*height bit okunduktan sonra ulaşılır.
Buna karşılık, ikili PBM biçimi 'P1' yerine 'P4' sihirli sayısıyla başlar. Sihirli sayının ardından, piksel verileri başlayana kadar dosyanın biçimi ASCII sürümüyle aynıdır. İkili piksel verileri baytlara paketlenir ve her baytın en önemli biti (MSB) en soldaki pikseli temsil eder ve her piksel satırı son baytı doldurmak için gerektiği kadar doldurulur. Doldurma bitleri önemli değildir ve değerleri göz ardı edilir.
İkili biçim daha az yer kaplar çünkü ASCII biçiminin piksel başına en az sekiz bayt (piksel başına bir karakter artı boşluk) kullanmasına karşın sekiz pikseli temsil etmek için tam bir bayt kullanır. Ancak ikili biçim insan tarafından okunamaz ve görüntüyü görüntülemek veya düzenlemek için PBM biçimini anlayan bir program gerektirir.
Bir PBM dosyası programatik olarak oluşturmak nispeten basittir. C gibi bir programlama dilinde, kişi yazma modunda bir dosya açar, uygun sihirli sayıyı çıkarır, genişliği ve yüksekliği boşlukla ayrılmış ASCII sayıları olarak yazar ve ardından piksel verilerini çıkarır. Bir ASCII PBM için piksel verileri, uygun satır sonlarıyla bir dizi '0' ve '1' olarak yazılabilir. İkili bir PBM için piksel verileri baytlara paketlenmeli ve ikili modda dosyaya yazılmalıdır.
Bir PBM dosyasını okumak da basittir. Bir program biçimi belirlemek için sihirli sayıyı okur, boşluğu atlar, genişliği ve yüksekliği okur, daha fazla boşluğu atlar ve ardından piksel verilerini okur. Bir ASCII PBM için program karakterleri tek tek okuyabilir ve bunları piksel değerleri olarak yorumlayabilir. İkili bir PBM için program baytları okumalı ve piksel değerlerini elde etmek için bunları tek tek bitlere ayırmalıdır.
PBM biçimi herhangi bir sıkıştırma veya kodlama biçimini desteklemez, bu da dosya boyutunun doğrudan görüntüdeki piksel sayısıyla orantılı olduğu anlamına gelir. Bu, yüksek çözünürlüklü görüntüler için çok büyük dosyalarla sonuçlanabilir. Ancak biçiminin basitliği, görüntü işlemeyi öğrenmek, görüntü sadakatinin dosya boyutundan daha önemli olduğu durumlarda kullanmak veya görüntü dönüştürme süreçlerinde aracı biçim olarak kullanmak için idealdir.
PBM biçiminin avantajlarından biri, basitliği ve kolayca işlenebilmesidir. Örneğin, bir PBM görüntüsünü tersine çevirmek (tüm siyah pikselleri beyaza ve tam tersini çevirmek) için kişi piksel verilerindeki tüm '0'ları '1'lerle ve tüm '1'leri '0'larla değiştirebilir. Bu, basit bir metin işleme betiği veya programıyla yapılabilir. Benzer şekilde, döndürme veya yansıtma gibi diğer temel görüntü işlemleri basit algoritmalarla uygulanabilir.
Basitliğine rağmen, PBM biçimi genel görüntü depolama veya değişimi için yaygın olarak kullanılmaz. Bunun başlıca nedeni, büyük görüntüleri depolamak veya bant genişliğinin sorun olabileceği internet üzerinden kullanım için verimsiz hale getiren sıkıştırma eksikliğidir. JPEG, PNG ve GIF gibi daha modern biçimler çeşitli sıkıştırma biçimleri sunar ve bu amaçlar için daha uygundur. Ancak PBM biçimi, özellikle yazılım geliştirmede basit grafikler için ve görüntü işleme kavramları için bir öğretim aracı olarak bazı bağlamlarda hala kullanılmaktadır.
PBM biçimini içeren Netpbm paketi, PBM, PGM ve PPM dosyalarını işlemek için bir araç koleksiyonu sağlar. Bu araçlar, Netpbm biçimleri ile diğer popüler görüntü biçimleri arasında dönüştürme yapılmasına ve ölçekleme, kırpma ve renk işleme gibi temel görüntü işleme işlemlerine olanak tanır. Paket, yeni işlevler eklemek için basit bir arayüzle kolayca genişletilecek şekilde tasarlanmıştır.
Sonuç olarak, PBM görüntü biçimi, tek renkli bit eşlem görüntülerini depolamak için basit, sade bir dosya biçimidir. Basitliği, onu anlama ve işlemeyi kolaylaştırır, bu da eğitim amaçları veya basit görüntü işleme görevleri için avantajlı olabilir. Sıkıştırma eksikliği ve bunun sonucunda oluşan büyük dosya boyutları nedeniyle tüm uygulamalar için uygun olmasa da, güçlü yönlerinin en faydalı olduğu belirli bağlamlarda kullanışlı bir biçim olmaya devam etmektedir. PBM biçimi, Netpbm paketinin geri kalanıyla birlikte, temel görüntü işleme ve biçim dönüştürme ile çalışanlar için değerli bir araç olmaya devam etmektedir.
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.