OCR, hoặc Optical Character Recognition, là công nghệ được sử dụng để chuyển đổi các loại tài liệu khác nhau, chẳng hạn như tài liệu giấy đã quét, tệp PDF hoặc hình ảnh chụp bằng máy ảnh kỹ thuật số, thành dữ liệu có thể chỉnh sửa và tìm kiếm.
Trong giai đoạn đầu của OCR, một hình ảnh của văn bản tài liệu được quét. Điều này có thể là một bức ảnh hoặc một tài liệu đã quét. Mục đích của giai đoạn này là để sao chép số liệu của tài liệu, thay vì yêu cầu chuyển dịch thủ công. Ngoài ra, quá trình số hóa này cũng có thể giúp tăng tuổi thọ của các vật liệu bởi vì nó có thể giảm thiểu việc xử lý nguồn lực dễ vỡ.
Một khi tài liệu được số hóa, phần mềm OCR phân tách hình ảnh thành các ký tự cá nhân để nhận dạng. Đây được gọi là quá trình phân đoạn. Phân đoạn phá tài liệu thành dòng, từ, và cuối cùng là ký tự cá nhân. Việc phân chia này là một quá trình phức tạp do nhiều yếu tố liên quan -- kiểu chữ khác nhau, kích thước văn bản khác nhau, và việc căn chỉnh văn bản khác nhau, chỉ để nêu một vài.
Sau khi phân đoạn, thuật toán OCR sau đó sử dụng nhận dạng mẫu để xác định mỗi ký tự cá nhân. Đối với mỗi ký tự, thuật toán sẽ so sánh nó với cơ sở dữ liệu của các hình dạng ký tự. Kết quả khớp gần nhất sau đó được chọn là danh tính của ký tự. Trong nhận dạng đặc trưng, một hình thức OCR nâng cao hơn, thuật toán không chỉ xem xét hình dạng mà còn xem xét các đường và đường cong trong một mẫu.
OCR có nhiều ứng dụng thực tế - từ việc số hóa tài liệu in, kích hoạt các dịch vụ văn bản-tiếng nói, tự động hóa các quy trình nhập dữ liệu, đến việc hỗ trợ người dùng khiếm thị tương tác tốt hơn với văn bản. Tuy nhiên, đáng chú ý là quá trình OCR không phải lúc nào cũng hoàn hảo và có thể mắc lỗi, đặc biệt khi xử lý tài liệu độ phân giải thấp, phông chữ phức tạp, hoặc văn bản in không rõ nét. Do đó, độ chính xác của hệ thống OCR có sự khác biệt rõ ràng tùy thuộc vào chất lượng của tài liệu gốc và chi tiết của phần mềm OCR được sử dụng.
OCR là công nghệ then chốt trong thực hành trích xuất và số hóa dữ liệu hiện đại. Nó tiết kiệm thời gian và nguồn lực đáng kể bằng cách giảm bớt nhu cầu nhập dữ liệu thủ công và cung cấp một cách tiếp cận đáng tin cậy, hiệu quả để chuyển đổi tài liệu vật lý thành định dạng số.
Optical Character Recognition (OCR) là một công nghệ được sử dụng để chuyển đổi các loại tài liệu khác nhau, như tài liệu giấy đã quét, tệp PDF hoặc hình ảnh được chụp bằng máy ảnh số, thành dữ liệu có thể chỉnh sửa và tìm kiếm.
OCR hoạt động bằng cách quét hình ảnh hoặc tài liệu đầu vào, phân đoạn hình ảnh thành các ký tự riêng lẻ, và so sánh từng ký tự với cơ sở dữ liệu hình dạng ký tự bằng cách sử dụng nhận dạng mô hình hoặc nhận dạng đặc trưng.
OCR được sử dụng trong nhiều lĩnh vực và ứng dụng, bao gồm số hóa tài liệu in, kích hoạt các dịch vụ văn bản thành giọng nói, tự động hóa quá trình nhập dữ liệu, và hỗ trợ người dùng khiếm thị tương tác tốt hơn với văn bản.
Mặc dù đã có những tiến bộ vượt bậc trong công nghệ OCR, nhưng nó không phải lúc nào cũng hoàn hảo. Độ chính xác có thể thay đổi tùy thuộc vào chất lượng của tài liệu gốc và chi tiết của phần mềm OCR đang được sử dụng.
Mặc dù OCR chủ yếu được thiết kế cho văn bản in, một số hệ thống OCR tiên tiến cũng có thể nhận dạng được chữ viết tay rõ ràng, nhất quán. Tuy nhiên, nhận dạng chữ viết tay thường kém chính xác hơn do sự biến đổi lớn trong các kiểu viết của mỗi người.
Có, nhiều hệ thống phần mềm OCR có thể nhận dạng được nhiều ngôn ngữ. Tuy nhiên, điều quan trọng là phải đảm bảo rằng ngôn ngữ cụ thể đó được hỗ trợ bởi phần mềm bạn đang sử dụng.
OCR là viết tắt của Optical Character Recognition và được sử dụng để nhận dạng văn bản in, trong khi ICR, hoặc Intelligent Character Recognition, tiên tiến hơn và được sử dụng để nhận dạng văn bản viết tay.
OCR hoạt động tốt nhất với các phông chữ rõ ràng, dễ đọc và kích cỡ văn bản chuẩn. Mặc dù nó có thể hoạt động với các phông chữ và kích cỡ khác nhau, độ chính xác thường giảm khi đối phó với phông chữ không thông thường hoặc kích cỡ văn bản rất nhỏ.
OCR có thể gặp khó khăn với các tài liệu độ phân giải thấp, phông chữ phức tạp, văn bản in kém, chữ viết tay, và các tài liệu có nền gây ra sự can thiệp với văn bản. Ngoài ra, mặc dù nó có thể hoạt động với nhiều ngôn ngữ, nó có thể không bao phủ hoàn hảo mọi ngôn ngữ.
Có, OCR có thể quét văn bản màu và nền màu, mặc dù nó thường hiệu quả hơn với các sự kết hợp màu đối lập cao, như văn bản đen trên nền trắng. Độ chính xác có thể giảm khi màu văn bản và màu nền không có đủ độ tương phản.
JPS ảnh định dạng, viết tắt của JPEG Stereo, là một định dạng tập tin được sử dụng để lưu trữ ảnh lập thể được chụp bởi máy ảnh kỹ thuật số hoặc được tạo ra bởi phần mềm kết xuất 3D. Về cơ bản, nó là một sự sắp xếp song song của hai ảnh JPEG trong một tệp duy nhất, khi xem qua phần mềm hoặc phần cứng thích hợp, sẽ cung cấp hiệu ứng 3D. Định dạng này đặc biệt hữu ích để tạo ra ảo giác về chiều sâu trong hình ảnh, giúp nâng cao trải nghiệm xem cho người dùng có hệ thống hiển thị tương thích hoặc kính 3D.
Định dạng JPS tận dụng kỹ thuật nén JPEG (Nhóm chuyên gia nhiếp ảnh chung) đã được thiết lập tốt để lưu trữ hai hình ảnh. JPEG là một phương pháp nén có mất mát, có nghĩa là nó làm giảm kích thước tệp bằng cách loại bỏ chọn lọc thông tin ít quan trọng hơn, thường không làm giảm đáng kể chất lượng hình ảnh đối với mắt người. Điều này làm cho các tệp JPS tương đối nhỏ và dễ quản lý, mặc dù chứa hai hình ảnh thay vì một.
Một tệp JPS về cơ bản là một tệp JPEG có cấu trúc cụ thể. Nó chứa hai hình ảnh được nén JPEG cạnh nhau trong một khung hình duy nhất. Những hình ảnh này được gọi là hình ảnh mắt trái và mắt phải và chúng đại diện cho các góc nhìn hơi khác nhau của cùng một cảnh, bắt chước sự khác biệt nhỏ gi ữa những gì mỗi mắt của chúng ta nhìn thấy. Sự khác biệt này là thứ cho phép nhận thức về chiều sâu khi các hình ảnh được xem chính xác.
Độ phân giải tiêu chuẩn cho một hình ảnh JPS thường gấp đôi chiều rộng của một hình ảnh JPEG tiêu chuẩn để chứa cả hình ảnh bên trái và bên phải. Ví dụ: nếu một hình ảnh JPEG tiêu chuẩn có độ phân giải 1920x1080 pixel, thì một hình ảnh JPS sẽ có độ phân giải 3840x1080 pixel, với mỗi hình ảnh cạnh nhau chiếm một nửa tổng chiều rộng. Tuy nhiên, độ phân giải có thể thay đổi tùy thuộc vào nguồn của hình ảnh và mục đích sử dụng.
Để xem hình ảnh JPS ở chế độ 3D, người xem phải sử dụng thiết bị hiển thị hoặc phần mềm tương thích có thể giải thích các hình ảnh cạnh nhau và trình bày chúng cho từng mắt một cách riêng biệt. Điều này có thể đạt được thông qua nhiều phương pháp khác nhau, chẳng hạn như 3D anaglyph, trong đó các hình ảnh được lọc theo màu và xem bằng kính màu; 3D phân cực, trong đó các hình ảnh được chiếu qua các bộ lọc phân cực và xem bằng kính phân cực; hoặc màn trập chủ động 3D, trong đó các hình ảnh được hiển thị xen kẽ và đồng bộ hóa với kính màn trập mở và đóng nhanh chóng để hiển thị cho mỗi mắt hình ảnh chính xác.
Cấu trúc tệp của hình ảnh JPS tương tự như cấu trúc của tệp JPEG tiêu chuẩn. Nó chứa một tiêu đề, bao gồm đánh dấu SOI (Bắt đầu hình ảnh), theo sau là một loạt các phân đoạn chứa nhiều phần siêu dữ liệu và chính dữ liệu hình ảnh. Các phân đoạn bao gồm các đánh dấu APP (Ứng dụng), có thể chứa thông tin như siêu dữ liệu Exif và phân đoạn DQT (Xác định bảng lượng tử hóa), xác định các bảng lượng tử hóa được sử dụng để nén dữ liệu hình ảnh.
Một trong những phân đoạn chính trong tệp JPS là phân đoạn JFIF (Định dạng trao đổi tệp JPEG), chỉ định rằng tệp tuân theo tiêu chuẩn JFIF. Phân đoạn này rất quan trọng để đảm bảo khả năng tương thích với nhiều phần mềm và phần cứng khác nhau. Nó cũng bao gồm thông tin như tỷ lệ khung hình và độ phân giải của hình ảnh thu nhỏ, có thể được sử dụng để xem trước nhanh.
Dữ liệu hình ảnh thực tế trong tệp JPS được lưu trữ trong phân đoạn SOS (Bắt đầu quét), theo sau các phân đoạn tiêu đề và siêu dữ liệu. Phân đoạn này chứa dữ liệu hình ảnh được nén cho cả hình ảnh bên trái và bên phải. Dữ liệu được mã hóa bằng thuật toán nén JPEG, bao gồm một loạt các bước bao gồm chuyển đổi không gian màu, lấy mẫu phụ, biến đổi cosin rời rạc (DCT), lượng tử hóa và mã hóa entropy.
Chuyển đổi không gian màu là quá trình chuyển đổi dữ liệu hình ảnh từ không gian màu RGB, thường được sử dụng trong máy ảnh kỹ thuật số và màn hình máy tính, sang không gian màu YCbCr, được sử dụng trong nén JPEG. Chuyển đổi này tách hình ảnh thành một thành phần độ sáng (Y), biểu thị mức độ sáng và hai thành phần sắc độ (Cb và Cr), biểu thị thông tin màu sắc. Điều này có lợi cho việc nén vì mắt người nhạy cảm hơn với những thay đổi về độ sáng so với màu sắc, cho phép nén mạnh hơn các thành phần sắc độ mà không ảnh hưởng đáng kể đến chất lượng hình ảnh được nhận thức.
Lấy mẫu phụ là một quá trình tận dụng độ nhạy thấp hơn của mắt người đối với chi tiết màu sắc bằng cách giảm độ phân giải của các thành phần sắc độ so với thành phần độ sáng. Các tỷ lệ lấy mẫu phụ phổ biến bao gồm 4:4:4 (không lấy mẫu phụ), 4:2:2 (giảm độ phân giải ngang của sắc độ xuống một nửa) và 4:2:0 (giảm cả độ phân giải ngang và dọc của sắc độ xuống một nửa). Việc lựa chọn tỷ lệ lấy mẫu phụ có thể ảnh hưởng đến sự cân bằng giữa chất lượng hình ảnh và kích thước tệp.
Biến đổi cosin rời rạc (DCT) được áp dụng cho các khối nhỏ của hình ảnh (thường là 8x8 pixel) để chuyển đổi dữ liệu miền không gian thành miền tần số. Bước này rất quan trọng đối với nén JPEG vì nó cho phép tách các chi tiết hình ảnh thành các thành phần có tầm quan trọng khác nhau, với các thành phần tần số cao hơn thường ít nhận biết hơn đối với mắt người. Các thành phần này sau đó có thể được lượng tử hóa hoặc giảm độ chính xác để đạt được độ nén.
Lượng tử hóa là quá trình ánh xạ một phạm vi giá trị thành một giá trị lượng tử duy nhất, về cơ bản làm giảm độ chính xác của các hệ số DCT. Đây là nơi bản chất có mất mát của nén JPEG phát huy tác dụng, vì một số thông tin hình ảnh bị loại bỏ. Mức độ lượng tử hóa được xác định bởi các bảng lượng tử hóa được chỉ định trong phân đoạn DQT và có thể được điều chỉnh để cân bằng chất lượng hình ảnh so với kích thước tệp.
Bước cuối cùng trong quá trình nén JPEG là mã hóa entropy, một dạng nén không mất dữ liệu. Phương pháp phổ biến nhất được sử dụng trong JPEG là mã hóa Huffman, gán các mã ngắn hơn cho các giá trị thường xuyên hơn và các mã dài hơn cho các giá trị ít thường xuyên hơn. Điều này làm giảm kích thước tổng thể của dữ liệu hình ảnh mà không làm mất thêm thông tin nào.
Ngoài các kỹ thuật nén JPEG tiêu chuẩn, định dạng JPS cũng có thể bao gồm siêu dữ liệu cụ thể liên quan đến bản chất lập thể của hình ảnh. Siêu dữ liệu này có thể bao gồm thông tin về cài đặt thị sai, điểm hội tụ và bất kỳ dữ liệu nào khác có thể cần thiết để hiển thị chính xác hiệu ứng 3D. Siêu dữ liệu này thường được lưu trữ trong các phân đoạn APP của tệp.
Định dạng JPS được hỗ trợ bởi nhiều ứng dụng phần mềm và thiết bị khác nhau, bao gồm TV 3D, tai nghe VR và trình xem ảnh chuyên dụng. Tuy nhiên, nó không được hỗ trợ rộng rãi như định dạng JPEG tiêu chuẩn, vì vậy người dùng có thể cần sử dụng phần mềm cụ thể hoặc chuyển đổi các tệp JPS sang định dạng khác để tương thích rộng hơn.
Một trong những thách thức với định dạng JPS là đảm bảo rằng các hình ảnh bên trái và bên phải được căn chỉnh chính xác và có thị sai chính xác. Căn chỉnh sai hoặc thị sai không chính xác có thể dẫn đến trải nghiệm xem khó chịu và có thể gây mỏi mắt hoặc đau đầu. Do đó, điều quan trọng đối với các nhiếp ảnh gia và nghệ sĩ 3D là phải cẩn thận chụp hoặc tạo hình ảnh với các thông số lập thể chính xác.
Tóm lại, định dạng hình ảnh JPS là một định dạng tệp chuyên dụng được thiết kế để lưu trữ và hiển thị hình ảnh lập thể. Nó dựa trên các kỹ thuật nén JPEG đã được thiết lập để tạo ra một cách nhỏ gọn và hiệu quả để lưu trữ ảnh 3D. Mặc dù mang lại trải nghiệm xem độc đáo, nhưng định dạng này yêu cầu phần cứng hoặc phần mềm tương thích để xem hình ảnh ở chế độ 3D và có thể gây ra những thách thức về căn chỉnh và thị sai. Bất chấp những thách thức này, định dạng JPS vẫn là một công cụ có giá trị đối với các nhiếp ảnh gia, nghệ sĩ 3D và những người đam mê muốn chụp và chia sẻ chiều sâu và tính chân thực của thế giới ở định dạng kỹ thuật số.
Trình chuyển đổi này hoạt động hoàn toàn trong trình duyệt của bạn. Khi bạn chọn một tệp, nó được đọc vào bộ nhớ và chuyển đổi thành định dạng đã chọn. Bạn sau đó có thể tải xuống tệp đã chuyển đổi.
Quá trình chuyển đổi bắt đầu ngay lập tức, và hầu hết các tệp được chuyển đổi trong dưới một giây. Các tệp lớn hơn có thể mất thời gian lâu hơn.
Tệp của bạn không bao giờ được tải lên máy chủ của chúng tôi. Chúng được chuyển đổi trong trình duyệt của bạn, và sau đó tệp đã chuyển đổi được tải xuống. Chúng tôi không bao giờ nhìn thấy tệp của bạn.
Chúng tôi hỗ trợ chuyển đổi giữa tất cả các định dạng hình ảnh, bao gồm JPEG, PNG, GIF, WebP, SVG, BMP, TIFF, và nhiều hơn nữa.
Trình chuyển đổi này hoàn toàn miễn phí, và sẽ mãi mãi miễn phí. Vì nó chạy trong trình duyệt của bạn, chúng tôi không phải trả tiền cho máy chủ, vì vậy chúng tôi không cần thu phí từ bạn.
Có! Bạn có thể chuyển đổi bao nhiêu tệp bạn muốn cùng một lúc. Chỉ cần chọn nhiều tệp khi bạn thêm chúng.