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.
JPEG 2000 (JP2) là một tiêu chuẩn nén hình ảnh và hệ thống mã hóa được Ủy ban Nhóm chuyên gia nhiếp ảnh chung (JPEG) tạo ra vào năm 2000 với mục đích thay thế tiêu chuẩn JPEG ban đầu. JPEG 2000 cũng được biết đến với phần mở rộng tên tệp .jp2. Nó được phát triển từ đầu để giải quyết một số hạn chế của định dạng JPEG ban đầu đồng thời cung cấp chất lượng hình ảnh và tính linh hoạt vượt trội. Điều quan trọng cần lưu ý là JPC thường được sử dụng như một thuật ngữ để chỉ Luồng mã JPEG 2000, là luồng byte thực tế biểu diễn dữ liệu hình ảnh được nén, thường được tìm thấy trong các tệp JP2 hoặc các định dạng chứa khác như MJ2 cho chuỗi JPEG 2000 chuyển động.
JPEG 2000 sử dụng nén dựa trên wavelet, trái ngược với biến đổi cosin rời rạc (DCT) được sử dụng trong định dạng JPEG ban đầu. Nén wavelet cung cấp một số lợi thế, bao gồm hiệu quả nén tốt hơn, đặc biệt đối với hình ảnh có độ phân giải cao hơn và chất lượng hình ảnh được cải thiện ở tỷ lệ nén cao hơn. Điều này là do wavelet không bị hiện tượng nhiễu 'khối' có thể xảy ra do DCT khi hình ảnh được nén nhiều. Thay vào đó, nén wavelet có thể dẫn đến sự suy giảm chất lượng hình ảnh tự nhiên hơn, thường ít gây chú ý hơn đối với mắt người.
Một trong những tính năng chính của JPEG 2000 là hỗ trợ cả nén không mất dữ liệu và nén mất dữ liệu trong cùng một định dạng tệp. Điều này có nghĩa là người dùng có thể chọn nén hình ảnh mà không làm mất chất lượng hoặc họ có thể chọn nén mất dữ liệu để đạt được kích thước tệp nhỏ hơn. Chế độ không mất dữ liệu của JPEG 2000 đặc biệt hữu ích cho các ứng dụng mà tính toàn vẹn của hình ảnh rất quan trọng, chẳng hạn như hình ảnh y tế, lưu trữ kỹ thuật số và nhiếp ảnh chuyên nghiệp.
Một tính năng quan trọng khác của JPEG 2000 là hỗ trợ giải mã tiến bộ. Điều này cho phép giải mã và hiển thị hình ảnh theo từng bước khi nhận được dữ liệu, điều này có thể rất hữu ích cho các ứng dụng web hoặc các tình huống có băng thông hạn chế. Với giải mã tiến bộ, có thể hiển thị phiên bản chất lượng thấp của toàn bộ hình ảnh trước, sau đó là các lần tinh chỉnh liên tiếp giúp cải thiện chất lượng hình ảnh khi có thêm dữ liệu. Điều này trái ngược với định dạng JPEG ban đầu, thường tải hình ảnh từ trên xuống dưới.
JPEG 2000 cũng cung cấp một bộ tính năng bổ sung phong phú, bao gồm mã hóa vùng quan tâm (ROI), cho phép nén các phần khác nhau của hình ảnh ở các mức chất lượng khác nhau. Điều này đặc biệt hữu ích khi một số vùng nhất định của hình ảnh quan trọng hơn những vùng khác và cần được bảo toàn với độ trung thực cao hơn. Ví dụ, trong ảnh vệ tinh, vùng quan tâm có thể được nén không mất dữ liệu, trong khi các vùng xung quanh được nén mất dữ liệu để tiết kiệm dung lượng.
Tiêu chuẩn JPEG 2000 cũng hỗ trợ nhiều không gian màu, bao gồm thang đ ộ xám, RGB, YCbCr và các không gian khác, cũng như độ sâu màu từ 1 bit (nhị phân) đến 16 bit cho mỗi thành phần ở cả chế độ không mất dữ liệu và mất dữ liệu. Tính linh hoạt này làm cho nó phù hợp với nhiều ứng dụng hình ảnh, từ đồ họa web đơn giản đến hình ảnh y tế phức tạp đòi hỏi dải động cao và tái tạo màu chính xác.
Về cấu trúc tệp, tệp JPEG 2000 bao gồm một loạt các hộp chứa các thông tin khác nhau về tệp. Hộp chính là hộp tiêu đề JP2, bao gồm các thuộc tính như loại tệp, kích thước hình ảnh, độ sâu bit và không gian màu. Tiếp theo tiêu đề, có các hộp bổ sung có thể chứa siêu dữ liệu, thông tin cấu hình màu và dữ liệu hình ảnh được nén thực tế (luồng mã).
Bản thân luồng mã bao gồm một loạt các điểm đánh dấu và phân đoạn xác định cách nén dữ liệu hình ảnh và cách giải mã dữ liệu đó. Luồng mã bắt đầu bằng điểm đánh dấu SOC (Bắt đầu luồng mã) và kết thúc bằng điểm đánh dấu EOC (Kết thúc luồng mã). Giữa các điểm đánh dấu này, có một số phân đoạn quan trọng, bao gồm phân đoạn SIZ (Kích thước hình ảnh và ô), xác định kích thước của hình ảnh và ô, và phân đoạn COD (Kiểu mã hóa mặc định), chỉ định phép biến đổi wavelet và các tham số lượng tử hóa được sử dụng để nén.
Khả năng phục hồi lỗi của JPEG 2000 là một tính năng khác giúp nó khác biệt so với phiên bản tiền nhiệm. Luồng mã có thể bao gồm thông tin sửa lỗi cho phép bộ giải mã phát hiện và sửa các lỗi có thể xảy ra trong quá trình truyền. Điều này làm cho JPEG 2000 trở thành lựa chọn tốt để truyền hình ảnh qua các kênh nhiễu hoặc lưu trữ hình ảnh theo cách giảm thiểu rủi ro hỏng dữ liệu.
Mặc dù có nhiều ưu điểm, JPEG 2000 vẫn chưa được áp dụng rộng rãi so với định dạng JPEG ban đầu. Điều này một phần là do độ phức tạp tính toán lớn hơn của nén và giải nén dựa trên wavelet, có thể yêu cầu nhiều sức mạnh xử lý hơn và có thể chậm hơn so với các phương pháp dựa trên DCT. Ngoài ra, định dạng JPEG ban đầu đã ăn sâu vào ngành công nghiệp hình ảnh và được hỗ trợ rộng rãi trên cả phần mềm và phần cứng, khiến nó trở thành lựa chọn mặc định cho nhiều ứng dụng.
Tuy nhiên, JPEG 2000 đã tìm thấy chỗ đứng trong một số lĩnh vực nhất định, nơi các tính năng tiên tiến của nó đặc biệt có lợi. Ví dụ, nó được sử dụng trong rạp chiếu phim kỹ thuật số để phân phối phim, nơi tái tạo hình ảnh chất lượng cao và hỗ trợ các tỷ lệ khung hình và tốc độ khung hình khác nhau là rất quan trọng. Nó cũng được sử dụng trong hệ thống thông tin địa lý (GIS) và viễn thám, nơi khả năng xử lý hình ảnh rất lớn và hỗ trợ mã hóa ROI rất có giá trị.
Đối với các nhà phát triển phần mềm và kỹ sư làm việc với JPEG 2000, có một số thư viện và công cụ hỗ trợ mã hóa và giải mã các tệp JP2. Một trong những thư viện nổi tiếng nhất là thư viện OpenJPEG, là codec JPEG 2000 nguồn mở được viết bằng C. Các gói phần mềm thương mại khác cũng cung cấp hỗ trợ JPEG 2000, thường có hiệu suất được tối ưu hóa và các tính năng bổ sung.
Tóm lại, định dạng hình ảnh JPEG 2000 cung cấp một loạt các tính năng và cải tiến so với tiêu chuẩn JPEG ban đầu, bao gồm hiệu quả nén vượt trội, hỗ trợ cả nén không mất dữ liệu và mất dữ liệu, giải mã tiến bộ và khả năng phục hồi lỗi tiên tiến. Mặc dù nó chưa thay thế JPEG trong hầu hết các ứng dụng chính thống, nhưng nó đóng vai trò là một công cụ có giá trị trong các ngành công nghiệp đòi hỏi lưu trữ và truyền hình ảnh chất lượng cao. Khi công nghệ tiếp tục phát triển và nhu cầu về các giải pháp hình ảnh tinh vi hơn ngày càng tăng, JPEG 2000 có thể được áp dụng nhiều hơn ở các thị trường mới và hiện có.
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.