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 t ự, 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.
PlayStation 2 (PS2) sử dụng định dạng hình ảnh độc quyền được tối ưu hóa cho kiến trúc phần cứng độc đáo của nó. Định dạng này tận dụng Bộ tổng hợp đồ họa và Đơn vị vectơ của PS2 để cho phép lưu trữ và kết xuất hiệu quả đồ họa 2D. Hình ảnh được lưu trữ bằng các chế độ màu, kỹ thuật nén và bố cục dữ liệu khác nhau để cân bằng chất lượng hình ảnh và mức sử dụng bộ nhớ.
Các chế độ màu chính được sử dụng cho hình ảnh PS2 là RGBA 32 bit, RGB 24 bit, RGB 16 bit (565 hoặc 5551) và màu được lập chỉ mục 4 bit hoặc 8 bit với CLUT (Bảng tra cứu màu). RGBA 32 bit cung cấp chất lượng cao nhất với kênh alpha để trong suốt, trong khi màu được lập chỉ mục 4 bit hy sinh chất lượng để có kích thước tệp nhỏ hơn. Các chế độ RGB 16 bit tạo nên một nền tảng trung gian. Chế độ màu được chọn ảnh hưởng đến mức sử dụng bộ nhớ và độ chi tiết và độ sâu màu tối đa có thể của đồ họa.
Đồ họa PS2 có thể tùy chọn sử dụng bảng màu cho các chế độ màu được lập chỉ mục. Bảng màu hoặc CLUT là bảng ánh xạ các giá trị chỉ mục 4 bit hoặc 8 bit thành các màu RGB 16 bit hoặc 24 bit. Sử dụng bảng màu cho phép đồ họa phong phú hơn về mặt hình ảnh với dấu chân bộ nhớ nhỏ hơn so với các chế độ màu trực tiếp, nhưng với sự đánh đổi là chỉ giới hạn ở 16 hoặc 256 màu duy nhất cho mỗi hình ảnh. Bảng màu phù hợp nhất cho đồ họa đơn giản hơn như sprite 2D, văn bản và các thành phần UI.
Một số kỹ thuật được sử dụng để nén dữ liệu hình ảnh PS2 để tiết kiệm bộ nhớ hạn chế. Đơn giản nhất là Mã hóa độ dài chạy (RLE), thay thế các chuỗi giá trị giống hệt nhau bằng số đếm và chính giá trị đó. Ví dụ: "AAAAAAABBCCCCCC" sẽ được nén thành "7A2B6C". Thuật toán không mất dữ liệu này nhanh và hiệu quả trong việc nén các hình ảnh có nhiều chuỗi màu giống nhau liên tiếp.
Các phương pháp nén hình ảnh PS2 tiên tiến hơn khai thác các đặc tính của hệ thống thị giác của con người để loại bỏ thông tin không thể nhận thấy. Các thuật toán mất dữ liệu này phân tích các khối hình ảnh và chọn lọc loại bỏ dữ liệu tần số cao hơn và độ chính xác màu mà mắt ít nhạy cảm hơn. Phần cứng PS2 hỗ trợ nguyên bản một dạng lượng tử hóa vectơ và mã hóa cắt khối được thiết kế riêng cho Đơn vị vectơ của nó. Bằng cách ghép nối dữ liệu hình ảnh được nén với bảng màu CLUT, đồ họa chi tiết có thể được lưu trữ và kết xuất hiệu quả.
Quy trình đồ họa PS2 dựa trên việc vẽ các tam giác có kết cấu. Các hình ảnh dùng để ánh xạ lên các bề mặt 3D được lưu trữ dưới dạng kết cấu 2D. Để kiểm soát cách lấy mẫu, lọc và áp dụng kết cấu vào các bề mặt, kết cấu PS2 bao gồm mipmap. Đây là các phiên bản được tính toán trước, thu nhỏ của kết cấu kích thước đầy đủ giúp giảm hiện tượng nhiễu khi bề mặt có kết cấu được xem ở các góc xiên hoặc ở khoảng cách xa. Một kết cấu PS2 duy nhất bao gồm hình ảnh kích thước đầy đủ theo sau là một chuỗi các mipmap được thu nhỏ liên tiếp.
Dữ liệu đồ họa PS2 được bố trí trong bộ nhớ theo những cách độc đáo để cho phép phần cứng của nó truy cập hiệu quả vào các pixel hình ảnh. Dữ liệu màu có thể được chia thành các bitplane riêng biệt hoặc được lưu trữ theo các mẫu được hoán đổi trong VRAM. Cần cân nhắc cẩn thận cách sắp xếp dữ liệu để tối đa hóa hiệu suất kết xuất. Bộ tổng hợp đồ họa được tối ưu hóa để kết xuất hình ảnh và kết cấu tuân theo các quy ước bố cục dữ liệu chuyên biệt này.
Ngoài dữ liệu hình ảnh, đồ họa PS2 thường dựa vào siêu dữ liệu đi kèm. Đối với sprite, điều này bao gồm các thuộc tính như vị trí, tỷ lệ, xoay và chế độ hòa trộn alpha. Đối với kết cấu 3D, siêu dữ liệu chỉ định các chi tiết như kích thước, chế độ màu, nén, số cấp độ mipmap, quy tắc bao bọc và kẹp kết cấu và chế độ lọc kết cấu. Siêu dữ liệu này hướng dẫn PS2 cách xử lý và áp dụng hình ảnh.
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 c ủa 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.