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, viết tắt của Joint Photographic Experts Group, là một phương pháp nén mất dữ liệu thường được sử dụng cho hình ảnh kỹ thuật số, đặc biệt là đối với những hình ảnh được tạo ra bằng nhiếp ảnh kỹ thuật số. Mức độ nén có thể được điều chỉnh, cho phép lựa chọn sự cân bằng giữa kích thước lưu trữ và chất lượng hình ảnh. JPEG thường đạt tỷ lệ nén 10:1 với ít mất mát đáng kể về chất lượng hình ảnh.
Thuật toán nén JPEG là cốt lõi của tiêu chuẩn JPEG. Quá trình bắt đầu bằng việc chuyển đổi một hình ảnh kỹ thuật số từ không gian màu RGB thông thường của nó sang một không gian màu khác được gọi là YCbCr. Không gian màu YCbCr tách hình ảnh thành độ sáng (Y), biểu thị mức độ sáng và sắc độ (Cb và Cr), biểu thị thông tin màu sắc. Sự tách biệt này có lợi vì mắt người nhạy cảm hơn với các biến thể về độ sáng so với màu sắc, cho phép nén tận dụng lợi thế này bằng cách nén thông tin màu nhiều hơn độ sáng.
Khi hình ảnh ở trong không gian màu YCbCr, bước tiếp theo trong quá trình nén JPEG là hạ mẫu các kênh sắc độ. Hạ mẫu làm giảm độ phân giải của thông tin sắc độ, thường không ảnh hưởng đáng kể đến chất lượng nhận thức của hình ảnh, do mắt người ít nhạy cảm hơn với chi tiết màu sắc. Bước này là tùy chọn và có thể được điều chỉnh tùy thuộc vào sự cân bằng mong muốn giữa chất lượng hình ảnh và kích thước tệp.
Sau khi hạ mẫu, hình ảnh được chia thành các khối, thường có kích thước 8x8 pixel. Sau đó, mỗi khối được xử lý riêng. Bước đầu tiên trong quá trình xử lý từng khối là áp dụng Biến đổi Cosine rời rạc (DCT). DCT là một phép toán chuyển đổi dữ liệu miền không gian (giá trị pixel) thành miền tần số. Kết quả là một ma trận các hệ số tần số biểu diễn dữ liệu của khối hình ảnh theo các thành phần tần số không gian của nó.
Các hệ số tần số thu được từ DCT sau đó được lượng tử hóa. Lượng tử hóa là quá trình ánh xạ một tập hợp lớn các giá trị đầu vào thành một tập hợp nhỏ hơn - trong trường hợp của JPEG, điều này có nghĩa là giảm độ chính xác của các hệ số tần số. Đây là nơi xảy ra phần mất dữ liệu của quá trình nén, vì một số thông tin hình ảnh bị loại bỏ. Bước lượng tử hóa được điều khiển bởi một bảng lượng tử hóa, bảng này xác định mức độ nén được áp dụng cho từng thành phần tần số. Các bảng lượng tử hóa có thể được điều chỉnh để ưu tiên chất lượng hình ảnh cao hơn (ít nén hơn) hoặc kích thước tệp nhỏ hơn (nén nhiều hơn).
Sau khi lượng tử hóa, các hệ số được sắp xếp theo thứ tự ziczac, bắt đầu từ góc trên cùng bên trái và theo một mẫu ưu tiên các thành phần tần số thấp hơn so với các thành phần tần số cao hơn. Điều này là do các thành phần tần số thấp hơn (biểu thị các phần đồng nhất hơn của hình ảnh) quan trọng hơn đối với diện mạo tổng thể so với các thành phần tần số cao hơn (biểu thị các chi tiết và cạnh nhỏ hơn).
Bước tiếp theo trong quá trình nén JPEG là mã hóa entropy, đây là một phương pháp nén không mất dữ liệu. Hình thức mã hóa entropy phổ biến nhất được sử dụng trong JPEG là mã hóa Huffman, mặc dù mã hóa số học cũng là một tùy chọn. Mã hóa Huffman hoạt động bằng cách gán các mã ngắn hơn cho các lần xuất hiện thường xuyên hơn và các mã dài hơn cho các lần xuất hiện ít thường xuyên hơn. Vì thứ tự ziczac có xu hướng nhóm các hệ số tần số tương tự lại với nhau, nên nó làm tăng hiệu quả của mã hóa Huffman.
Khi mã hóa entropy hoàn tất, dữ liệu đã nén được lưu trữ trong một định dạng tệp tuân theo tiêu chuẩn JPEG. Định dạng tệp này bao gồm một tiêu đề chứa thông tin về hình ảnh, chẳng hạn như kích thước và các bảng lượng tử hóa được sử dụng, theo sau là dữ liệu hình ảnh được mã hóa Huffman. Định dạng tệp cũng hỗ trợ việc đưa vào siêu dữ liệu, chẳng hạn như dữ liệu EXIF, có thể chứa thông tin về cài đặt máy ảnh được sử dụng để chụp ảnh, ngày và giờ chụp và các chi tiết liên quan khác.
Khi mở một hình ảnh JPEG, quá trình giải nén về cơ bản đảo ngược các bước nén. Dữ liệu được mã hóa Huffman được giải mã, các hệ số tần số được lượng tử hóa được khử lượng tử hóa bằng cách sử dụng cùng các bảng lượng tử hóa đã được sử dụng trong quá trình nén và Biến đổi Cosine rời rạc nghịch đảo (IDCT) được áp dụng cho từng khối để chuyển đổi dữ liệu miền tần số trở lại thành các giá trị pixel miền không gian.
Các quá trình khử lượng tử hóa và IDCT gây ra một số lỗi do bản chất mất dữ liệu của quá trình nén, đó là lý do tại sao JPEG không lý tưởng cho những hình ảnh sẽ trải qua nhiều lần chỉnh sửa và lưu lại. Mỗi lần lưu một hình ảnh JPEG, nó lại trải qua quá trình nén một lần nữa và thông tin hình ảnh bổ sung sẽ bị mất. Điều này có thể dẫn đến sự suy giảm đáng kể về chất lượng hình ảnh theo thời gian, một hiện tượng được gọi là 'mất thế hệ'.
Mặc dù có bản chất mất dữ liệu của nén JPEG, nhưng nó vẫn là một định dạng hình ảnh phổ biến do tính linh hoạt và hiệu quả của nó. Hình ảnh JPEG có thể có kích thước tệp rất nhỏ, khiến chúng lý tưởng để sử dụng trên web, nơi băng thông và thời gian tải là những cân nhắc quan trọng. Ngoài ra, tiêu chuẩn JPEG bao gồm một chế độ tiến bộ, cho phép mã hóa một hình ảnh theo cách mà nó có thể được giải mã theo nhiều lần, mỗi lần cải thiện độ phân giải của hình ảnh. Điều này đặc biệt hữu ích cho hình ảnh web, vì nó cho phép hiển thị nhanh chóng phiên bản chất lượng thấp của hình ảnh, với chất lượng được cải thiện khi tải xuống nhiều dữ liệu hơn.
JPEG cũng có một số hạn chế và không phải lúc nào cũng là lựa chọn tốt nhất cho mọi loại hình ảnh. Ví dụ, nó không phù hợp với những hình ảnh có các cạnh sắc nét hoặc văn bản có độ tương phản cao, vì quá trình nén có thể tạo ra các hiện vật đáng chú ý xung quanh các khu vực này. Ngoài ra, JPEG không hỗ trợ tính trong suốt, đây là một tính năng được cung cấp bởi các định dạng khác như PNG và GIF.
Để giải quyết một số hạn chế của tiêu chuẩn JPEG ban đầu, các định dạng mới đã được phát triển, chẳng hạn như JPEG 2000 và JPEG XR. Các định dạng này cung cấp hiệu quả nén được cải thiện, hỗ trợ độ sâu bit cao hơn và các tính năng bổ sung như tính trong suốt và nén không mất dữ liệu. Tuy nhiên, chúng vẫn chưa đạt được mức độ phổ biến rộng rãi như định dạng JPEG ban đầu.
Tóm lại, định dạng hình ảnh JPEG là sự cân bằng phức tạp giữa toán học, tâm lý thị giác của con người và khoa học máy tính. Việc sử dụng rộng rãi của nó là minh chứng cho hiệu quả của nó trong việc giảm kích thước tệp trong khi vẫn duy trì mức chất lượng hình ảnh có thể chấp nhận được cho hầu hết các ứng dụng. Hiểu được các khía cạnh kỹ thuật của JPEG có thể giúp người dùng đưa ra quyết định sáng suốt về thời điểm sử dụng định dạng này và cách tối ưu hóa hình ảnh của họ để cân bằng giữa chất lượng và kích thước tệp phù hợp nhất với nhu cầu của họ.
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.