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 (Joint Photographic Experts Group) là định dạng hình ảnh, thường được gọi là JPG, là phương pháp nén mất dữ liệu được sử dụng rộng rãi 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 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.
Nén JPEG được sử dụng trong một số định dạng tệp hình ảnh. JPEG/Exif là định dạng hình ảnh phổ biến nhất được sử dụng bởi máy ảnh kỹ thuật số và các thiết bị chụp ảnh khác; cùng với JPEG/JFIF, đây là định dạng phổ biến nhất để lưu trữ và truyền hình ảnh trên World Wide Web. Các biến thể định dạng này thường không được phân biệt và chỉ được gọi đơn giản là JPEG.
Định dạng JPEG bao gồm nhiều tiêu chuẩn, bao gồm JPEG/Exif, JPEG/JFIF và JPEG 2000, là tiêu chuẩn mới hơn cung cấp hiệu quả nén tốt hơn với độ phức tạp tính toán cao hơn. Tiêu chuẩn JPEG rất phức tạp, với nhiều phần và cấu hình khác nhau, nhưng tiêu chuẩn JPEG được sử dụng phổ biến nhất là JPEG cơ bản, đây là tiêu chuẩn mà hầu hết mọi người đều nhắc đến khi đề cập đến hình ảnh 'JPEG'.
Thuật toán nén JPEG về cơ bản là kỹ thuật nén dựa trên biến đổi cosin rời rạc (DCT). DCT là biến đổi liên quan đến Fourier tương tự như biến đổi Fourier rời rạc (DFT), nhưng chỉ sử dụng các hàm cosin. DCT được sử dụng vì nó có đặc tính tập trung hầu hết tín hiệu ở vùng tần số thấp hơn của phổ, tương quan tốt với các đặc tính của hình ảnh tự nhiên.
Quá trình nén JPEG bao gồm một số bước. Ban đầu, hình ảnh được chuyển đổi từ không gian màu gốc (thường là RGB) sang một không gian màu khác được gọi là YCbCr. Không gian màu YCbCr 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. Sự tách biệt này có lợi vì mắt người nhạy cảm hơn với sự 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.
Sau khi chuyển đổi không gian màu, hình ảnh được chia thành các khối, thường có kích thước 8x8 pixel. Sau đó, mỗi khối được xử lý riêng biệt. Đối với mỗi khối, DCT được áp dụng, biến đổi dữ liệu miền không gian thành dữ liệu miền tần số. Bước này rất quan trọng vì nó làm cho dữ liệu hình ảnh dễ nén hơn, vì hình ảnh tự nhiên có xu hướng có các thành phần tần số thấp quan trọng hơn các thành phần tần số cao.
Sau khi áp dụng DCT, các hệ số kết quả 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, giúp giảm hiệu quả số bit cần thiết để lưu trữ chúng. Đây là nguồn mất mát chính trong nén JPEG. Bước lượng tử hóa được điều khiển bởi bảng lượng tử hóa, bảng này xác định mức độ nén được áp dụng cho từng hệ số DCT. Bằng cách điều chỉnh bảng lượng tử hóa, người dùng có thể cân bằng giữa chất lượng hình ảnh và kích thước tệp.
Sau khi lượng tử hóa, các hệ số được tuyến tính hóa bằng cách quét ziczac, sắp xếp chúng theo tần số tăng dần. Bước này rất quan trọng vì nó nhóm các hệ số tần số thấp có khả năng quan trọng hơn và các hệ số tần số cao có khả năng bằng hoặc gần bằng không sau khi lượng tử hóa. Thứ tự này tạo điều kiện thuận lợi cho bước tiếp theo, đó là mã hóa entropy.
Mã hóa entropy là một phương pháp nén không mất dữ liệu được áp dụng cho các hệ số DCT đã được lượng tử hóa. Hình thức mã hóa entropy phổ biến nhất được sử dụng trong JPEG là mã hóa Huffman, mặc dù mã hóa số học cũng được tiêu chuẩn hỗ trợ. Mã hóa Huffman hoạt động bằng cách gán các mã ngắn hơn cho các phần tử thường xuyên hơn và các mã dài hơn cho các phần tử ít thường xuyên hơn. Vì hình ảnh tự nhiên có xu hướng có nhiều hệ số bằng hoặc gần bằng không sau khi lượng tử hóa, đặc biệt là ở vùng tần số cao, nên mã hóa Huffman có thể giảm đáng kể kích thước của dữ liệu đã nén.
Bước cuối cùng trong quá trình nén JPEG là lưu trữ dữ liệu đã nén trong một định dạng tệp. Định dạng phổ biến nhất là Định dạng trao đổi tệp JPEG (JFIF), định nghĩa cách biểu diễn dữ liệu đã nén và siêu dữ liệu liên quan, chẳng hạn như bảng lượng tử hóa và bảng mã Huffman, trong một tệp có thể được giải mã bởi nhiều phần mềm khác nhau. Một định dạng phổ biến khác là Định dạng tệp hình ảnh có thể trao đổi (Exif), được sử dụng bởi máy ảnh kỹ thuật số và bao gồm siêu dữ liệu như cài đặt máy ảnh và thông tin cảnh.
Tệp JPEG cũng bao gồm các điểm đánh dấu, là các chuỗi mã xác định các tham số hoặc hành động nhất định trong tệp. Các điểm đánh dấu này có thể chỉ ra điểm bắt đầu của một hình ảnh, điểm kết thúc của một hình ảnh, xác định các bảng lượng tử hóa, chỉ định các bảng mã Huffman, v.v. Các điểm đánh dấu rất cần thiết để giải mã đúng hình ảnh JPEG, vì chúng cung cấp thông tin cần thiết để tái tạo hình ảnh từ dữ liệu đã nén.
Một trong những tính năng chính của JPEG là hỗ trợ mã hóa tiến bộ. Trong JPEG tiến bộ, hình ảnh được mã hóa trong nhiều lần, mỗi lần cải thiện chất lượng hình ảnh. Điều này cho phép hiển thị phiên bản chất lượng thấp của hình ảnh trong khi tệp vẫn đang được tải xuống, điều này có thể đặc biệt hữu ích cho hình ảnh trên web. Tệp JPEG tiến bộ thường lớn hơn tệp JPEG cơ bản, nhưng sự khác biệt về chất lượng trong quá trình tải có thể cải thiện trải nghiệm của người dùng.
Mặc dù được sử dụng rộng rãi, JPEG vẫn có một số hạn chế. Bản chất mất dữ liệu của quá trình nén có thể dẫn đến các hiện tượng như chặn, trong đó hình ảnh có thể hiển thị các hình vuông có thể nhìn thấy và 'rung', trong đó các cạnh có thể đi kèm với các dao động giả. Các hiện tượng này dễ nhận thấy hơn ở mức nén cao hơn. Ngoài ra, JPEG không phù hợp với hình ảnh có các cạnh sắc nét hoặc văn bản có độ tương phản cao, vì thuật toán nén có thể làm mờ các cạnh và giảm khả năng đọc.
Để giải quyết một số hạn chế của tiêu chuẩn JPEG ban đầu, JPEG 2000 đã được phát triển. JPEG 2000 cung cấp một số cải tiến so với JPEG cơ bản, bao gồm hiệu quả nén tốt hơn, hỗ trợ nén không mất dữ liệu và khả năng xử lý hiệu quả nhiều loại hình ảnh hơn. Tuy nhiên, JPEG 2000 chưa được áp dụng rộng rãi so với tiêu chuẩn JPEG ban đầu, chủ yếu là do độ phức tạp tính toán tăng lên và thiếu hỗ trợ trong một số phần mềm và trình duyệt web.
Tóm lại, định dạng hình ảnh JPEG là một phương pháp phức tạp nhưng hiệu quả để nén hình ảnh chụp ảnh. Việc áp dụng rộng rãi của nó là do tính linh hoạt trong việc cân bằng chất lượng hình ảnh với kích thước tệp, khiến nó phù hợp với nhiều ứng dụng khác nhau, từ đồ họa web đến nhiếp ảnh chuyên nghiệp. Mặc dù có những nhược điểm như dễ bị hiện tượng nén, nhưng tính dễ sử dụng và hỗ trợ trên nhiều thiết bị và phần mềm khác nhau khiến nó trở thành một trong những định dạng hình ảnh phổ biến nhất hiện nay.
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.