OCR, या ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन, एक प्रौद्योगिकी है जिसका उपयोग विभिन्न प्रकार के दस्तावेज़ों, जैसे कि स्कैन किए गए कागज़ी दस्तावेज़, PDF फ़ाइलें या डिजिटल कैमरे द्वारा कैप्चर की गई छवियों, को संपादन योग्य और खोजनेयोग्य डेटा में परिवर्तित करने के लिए किया जाता है।
OCR के पहले चरण में, पाठ दस्तावेज़ की एक छवि स्कैन की जाती है। यह एक फ़ोटो या स्कैन किया गया दस्तावेज़ हो सकता है। इस चरण का उद्देश्य यह है कि दस्तावेज़ की एक डिजिटल प्रतिलिपि बनाई जाए, मैन्युअल ट्रांसक्रिप्शन की आवश्यकता के बजाय। इसके अलावा, यह डिजिटाइजेशन प्रक्रिया सामग्री की लंबावधि को बढ़ाने में भी मदद कर सकती है क्योंकि यह नाज़ुक संसाधनों के हैंडलिंग को कम कर सकती है।
एक बार जब दस्तावेज़ को डिजिटलीकृत कर दिया जाता है, तो OCR सॉफ़्टवेयर छवि को पहचान के लिए व्यक्तिगत वर्णों में अलग करता है। इसे सेगमेंटेशन प्रक्रिया कहा जाता है। सेगमेंटेशन दस्तावेज़ को लाइनों, शब्दों और फिर अंतिम रूप में व्यक्तिगत वर्णों में तोड़ता है। यह विभाजन एक जटिल प्रक्रिया होती है क्योंकि इसमें असंख्य कारक शामिल होते हैं - विभिन्न फ़ॉन्ट, विभिन्न आकार के पाठ, और टेक्स्ट के विभिन्न संरेखण, केवल कुछ नाम लिए।
सेगमेंटेशन के बाद, OCR एल्गोरिदम फिर पैटर्न पहचान का उपयोग करके प्रत्येक व्यक्तिगत वर्ण की पहचान करता है। प्रत्येक वर्ण के लिए, एल्गोरिदम इसे वर्ण आकार के डाटाबेस से तुलना करेगा। सबसे करीबी मिलान फिर वर्ण की पहचान के रूप में चयनित होता है। फीचर पहचान में, OCR का एक और उन्नत रूप, एल्गोरिदम न केवल आकार की जांच करता है बल्कि पैटर्न में रेखाओं और वक्रों को भी ध्यान में लेता है।
OCR के अनेक व्यावहारिक अनुप्रयोग हैं - मुद्रित दस्तावेज़ों को डिजिटलीकरण से लेकर, टेक्स्ट-तो-स्पीच सेवाओं को सक्षम करने, डेटा प्रवेश प्रक्रियाओं को स्वचालित करने, से लेकर दृष्टिहीन उपयोगकर्ताओं को पाठ के साथ बेहतर इंटरैक्ट करने में सहायता करने तक। हालांकि, यह ध्यान देने योग्य है कि OCR प्रक्रिया अचूक नहीं होती है और विशेष रूप से निम्न-रिज़ॉल्यूशन दस्तावेजों, जटिल फ़ॉन्ट, या बेढंगा मुद्रित पाठ के साथ उपचार करते समय त्रुटियाँ कर सकती है। इसलिए, OCR सिस्टमों की सटीकता मूल दस्तावेज़ की गुणवत्ता और OCR सॉफ़्टवेयर का विशिष्ट विवरण पर अधिकार है।
OCR एक महत्वपूर्ण प्रौद्योगिकी है आधुनिक डेटा निकासी और डिजिटलीकरण प्रचारों में। यह मैन्युअल डेटा प्रवेश की आवश्यकता को कम करके और भौतिक दस्तावेजों को डिजिटल प्रारूप में परिवर्तित करने का एक विश्वसनीय, कुशल तरीका प्रदान करके संसाधनों का काफी समय और बचत करती है।
ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन (OCR) एक प्रौद्योगिकी है जिसका उपयोग विभिन्न प्रकार के दस्तावेज़ों, जैसे कि स्कैन किए गए कागज के दस्तावेज, PDF फ़ाइलें या डिजिटल कैमरा द्वारा कैप्चर किए गए छवियों, को संपादन योग्य और खोजनीय डाटा में परिवर्तित करने के लिए उपयोग होता है।
OCR एक इनपुट छवि या दस्तावेज को स्कैन करके, इमेज को व्यक्तिगत वर्णों में बांटकर, और पैटर्न पहचान या विशेषता पहचान का उपयोग करके प्रत्येक वर्ण की तुलना करके काम करता है।
OCR का उपयोग विभिन्न क्षेत्रों और अनुप्रयोगों में उपयोग किया जाता है, जैसे कि मुद्रित दस्तावेजों को डिजिटाइज करना, टेक्स्ट-टू-स्पीच सेवाओं को सक्षम करना, डाटा एंट्री प्रक्रियाओं को स्वचालित करना, और दृष्टिहीन उपयोगकर्ताओं को पाठ से बेहतर बातचीत करने में सहायता करना।
हालांकि OCR प्रौद्योगिकी में महान प्रगति की गई है, लेकिन यह अफसोसवार नहीं है। सत्यापन मूल दस्तावेज की गुणवत्ता और OCR सॉफ़्टवेयर की विशिष्टताओं पर निर्भर कर सकता है।
हालाँकि OCR मुद्रित पाठ के लिए मुख्य रूप से डिज़ाइन किया गया है, कुछ उन्नत OCR सिस्टम हस्तलिखित पहचानने में भी सक्षम होते हैं। हालाँकि, आमतौर पर हस्तलिखित पहचाननेवालों की पहचान करने में कम सटीकता होती है क्योंकि व्यक्तिगत लेखन शैलियों में व्यापक भिन्नता होती है।
हाँ, कई OCR सॉफ़्टवेयर सिस्टम एकाधिक भाषाओं को पहचान सकते हैं। हालाँकि, यह महत्वपूर्ण है कि आपके उपयोग में आने वाले सॉफ़्टवेयर द्वारा विशिष्ट भाषा का समर्थन किया जा रहा हो।
OCR ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन के लिए होता है और यह मुद्रित पाठ को पहचानने के लिए उपयोग होता है, जबकि ICR, या इंटेलिजेंट कैरेक्टर रिकग्निशन, अधिक उन्नत होते हैं और हस्तलिखित पाठ को पहचानने के लिए उपयोग होते हैं।
OCR स्पष्ट, आसानी से पढ़ने वाले फ़ॉन्ट और मानक पाठ आकारों के साथ सबसे अच्छा काम करता है। हालांकि यह विभिन्न फ़ॉन्ट और आकारों के साथ काम कर सकता है, लेकिन असामान्य फ़ॉन्ट्स या बहुत छोटे पाठ आकारों के साथ काम करते समय सटीकता कम होने की प्रवृत्ति होती है।
OCR कम resolution के दस्तावेज़, जटिल fonts, खराब प्रिंट वाले पाठ, हस्तलिखित, और वे दस्तावेज़ जो पाठ के साथ दखल देने वाले पृष्ठभूमियों के साथ संघर्ष कर सकते हैं। साथ ही, जबकि यह कई भाषाओं के साथ काम कर सकता है, यह हर भाषा को पूरी तरह से नहीं कवर कर सकता है।
हाँ, OCR रंगीन पाठ और पृष्ठभूमियों को स्कैन कर सकता है, हालाँकि यह आमतौर पर उच्च-विपरीत रंग संयोजनों, जैसे कि एक सफेद पृष्ठभूमि पर काले पाठ, के साथ अधिक प्रभावी होता है। पाठ और पृष्ठभूमि रंगों में पर्याप्त विपरीतता की कमी होने पर सटीकता कम हो सकती है।
MAT इमेज फॉर्मेट, जो आमतौर पर MATLAB से जुड़ा है, जो MathWorks द्वारा विकसित एक उच्च-स्तरीय भाषा और इंटरेक्टिव वातावरण है, JPEG या PNG जैसे पारंपरिक इमेज फॉर्मेट नहीं है। इसके बजाय, यह मैट्रिक्स, वेरिएबल और अन्य डेटा प्रकारों को स्टोर करने के लिए एक फाइल फॉर्मेट है जो आमतौर पर MATLAB के भीतर उपयोग किया जाता है। MAT फॉर्मेट MATLAB MAT-फाइल का संक्षिप्त रूप है। यह फाइल फॉर्मेट MATLAB उपयोगकर्ताओं के लिए आवश्यक है क्योंकि यह सत्र डेटा के स्टोरेज और प्रबंधन की अनुमति देता है, जिसमें वेरिएबल, फंक्शन, एरे और यहां तक कि इमेज भी शामिल हो सकते हैं, एक ऐसे फॉर्मेट में जिसे आगे के विश्लेषण या प्रोसेसिंग के लिए MATLAB वर्कस्पेस में आसानी से वापस लोड किया जा सकता है।
MAT-फाइलें बाइनरी डेटा कंटेनर हैं जो कई वेरिएबल को होल्ड कर सकती हैं, जिसमें बहु-आयामी एरे और स्केलर डेटा शामिल हैं। जब इमेज की बात आती है, तो MATLAB उन्हें मैट्रिक्स के रूप में मानता है जिसमें प्रत्येक पिक्सेल मान मैट्रिक्स में एक तत्व के रूप में संग्रहीत होता है। ग्रेस्केल इमेज के लिए, यह एक द्वि-आयामी मैट्रिक्स है, जबकि कलर इमेज के लिए, यह लाल, हरे और नीले रंग के घटकों के लिए अलग-अलग लेयर के साथ एक त्रि-आयामी मैट्रिक्स है। MAT फॉर्मेट ऐसे इमेज डेटा को स्टोर करने के लिए विशेष रूप से उपयोगी है क्योंकि यह डेटा की सटीक संख्यात्मक परिशुद्धता और संरचना को संरक्षित करता है, जो वैज्ञानिक और इंजीनियरिंग अनुप्रयोगों के लिए महत्वपूर्ण है।
MAT फाइल फॉर्मेट समय के साथ विकसित हुआ है, जिसमें MATLAB के अपडेट होने पर विभिन्न संस्करण जारी किए गए हैं। सबसे आम संस्करण MAT-फाइल संस्करण 4, 5 और 7 हैं, जिसमें संस्करण 7.3 2023 में मेरे ज्ञान की कटऑफ के अनुसार नवीनतम है। प्रत्येक संस्करण ने डेटा क्षमता, संपीड़न और HDF5 (हाइरेरिकल डेटा फॉर्मेट संस्करण 5) के साथ संगतता के संदर्भ में सुधार पेश किए हैं, जो जटिल डेटा को स्टोर करने और प्रबंधित करने के लिए व्यापकि रूप से उपयोग किया जाने वाला डेटा मॉडल, लाइब्रेरी और फाइल फॉर्मेट है।
MAT-फाइल संस्करण 4 सबसे सरल और सबसे पुराना फॉर्मेट है, जो डेटा संपीड़न या जटिल पदानुक्रमित संरचनाओं का समर्थन नहीं करता है। यह मुख्य रूप से MATLAB के पुराने संस्करणों के साथ संगतता के लिए उपयोग किया जाता है। संस्करण 5 एक अधिक उन्नत फॉर्मेट है जिसने डेटा संपीड़न, यूनिकोड कैरेक्टर एन्कोडिंग और जटिल संख्याओं और ऑब्जेक्ट के लिए समर्थन जैसी सुविधाएँ पेश कीं। संस्करण 7 ने और अधिक संवर्द्धन जोड़े, जिसमें बेहतर संपीड़न और बड़े एरे को स्टोर करने की क्षमता शामिल है। संस्करण 7.3 पूरी तरह से HDF5 मानक के साथ एकीकृत होता है, जिससे MAT-फाइलें HDF5 की उन्नत सुविधाओं का लाभ उठा सकती हैं, जैसे कि बड़ा डेटा स्टोरेज और अधिक जटिल डेटा संगठन।
MAT फाइलों से निपटने के दौरान, विशेष रूप से इमेज डेटा के लिए, यह समझना महत्वपूर्ण है कि MATLAB इमेज को कैसे हैंडल करता है। MATLAB इमेज को संख्याओं के एरे के रूप में दर्शाता है, जिसमें प्रत्येक संख्या ग्रेस्केल इमेज में पिक्सेल की तीव्रता या RGB इमेज में कलर कोड से मेल खाती है। उदाहरण के लिए, एक 8-बिट ग्रेस्केल इमेज को 0 से 255 तक के मानों के साथ एक मैट्रिक्स के रूप में संग्रहीत किया जाता है, जहां 0 काला, 255 सफेद का प्रतिनिधित्व करता है, और बीच के मान ग्रे के शेड का प्रतिनिधित्व करते हैं। कलर इमेज के मामले में, MATLAB एक त्रि-आयामी एरे का उपयोग करता है जहां पहले दो आयाम पिक्सेल पोजीशन से मेल खाते हैं और तीसरा आयाम कलर चैनल से मेल खाता है।
MATLAB में एक MAT फाइल बनाने के लिए, 'save' फंक्शन का उपयोग किया जा सकता है। यह फंक्शन उपयोगकर्ताओं को फाइल का नाम और उन वेरिएबल को निर्दिष्ट करने की अनुमति देता है जिन्हें वे सेव करना चाहते हैं। उदाहरण के लिए, 'imageData.mat' नामक MAT-फाइल में 'img' नामक एक इमेज मैट्रिक्स को सेव करने के लिए, कोई 'save('imageData.mat', 'img')' कमांड निष्पादित करेगा। यह कमांड एक MAT-फाइल बनाएगा जिसमें इमेज डेटा होगा जिसे बाद में 'load' फंक्शन का उपयोग करके MATLAB में वापस लोड किया जा सकता है।
MATLAB में एक MAT फाइल को लोड करना सरल है। 'load' फंक्शन का उपयोग फाइल से डेटा को पढ़ने और इसे MATLAB वर्कस्पेस में लाने के लिए किया जाता है। उदाहरण के लिए, 'load('imageData.mat')' निष्पादित करने से 'imageData.mat' की सामग्री वर्कस्पेस में लोड हो जाएगी, जिससे उपयोगकर्ता स ंग्रहीत इमेज डेटा को एक्सेस और हेरफेर कर सकेगा। लोड करने के बाद 'whos' कमांड का उपयोग उन वेरिएबल के बारे में जानकारी प्रदर्शित करने के लिए किया जा सकता है जिन्हें लोड किया गया है, जिसमें उनका आकार, आकृति और डेटा प्रकार शामिल है।
MAT फॉर्मेट के प्रमुख लाभों में से एक डेटा को कॉम्पैक्ट और कुशलता से स्टोर करने की इसकी क्षमता है। MAT-फाइल में डेटा को सेव करते समय, MATLAB फाइल के आकार को कम करने के लिए संपीड़न लागू कर सकता है। यह इमेज डेटा के लिए विशेष रूप से उपयोगी है, जो काफी बड़ा हो सकता है, खासकर जब उच्च-रिज़ॉल्यूशन इमेज या व्यापक इमेज डेटासेट से निपटना हो। MAT-फाइलों में उपयोग किया जाने वाला संपीड़न दोषरहित है, जिसका अर्थ है कि जब डेटा को वापस MATLAB में लोड किया जाता है, तो यह परिशुद्धता या गुणवत्ता में किसी भी नुकसान के बिना मूल डेटा के समान होता है।
MAT-फाइलें मेटाडेटा के स्टोरेज का भी समर्थन कर ती हैं, जिसमें डेटा की उत्पत्ति, इसे बनाए जाने की तिथि, उपयोग किए गए MATLAB संस्करण और किसी भी अन्य प्रासंगिक विवरण के बारे में जानकारी शामिल हो सकती है। यह मेटाडेटा अत्यंत मूल्यवान हो सकता है जब दूसरों के साथ डेटा साझा किया जाता है या भविष्य के उपयोग के लिए डेटा को संग्रहीत किया जाता है, क्योंकि यह संदर्भ प्रदान करता है और यह सुनिश्चित करता है कि डेटा की सही व्याख्या और पुनरुत्पादन किया जा सकता है।
संख्यात्मक एरे और इमेज डेटा के अलावा, MAT-फाइलें कई अन्य प्रकार के डेटा को स्टोर कर सकती हैं, जैसे कि संरचनाएं, सेल एरे, टेबल और ऑब्जेक्ट। यह लचीलापन MAT-फाइलों को MATLAB उपयोगकर्ताओं के लिए एक बहुमुखी उपकरण बनाता है, क्योंकि वे एक ही फाइल में डेटा प्रकारों और संरचनाओं की एक विस्तृत श्रृंखला को एनकैप्सुलेट कर सकते हैं। यह जटिल परियोजनाओं के लिए विशेष रूप से उपयोगी है जिसमें कई प्रकार के डेटा शामिल होते हैं, क्योंकि सभी प्रासंगिक डेटा को एक सुसंगत और व्यवस्थित तरीके से सहेजा जा सकता है।
उन उपयोगकर्ताओं के लिए जिन्हें MATLAB के बाहर MAT-फाइलों के साथ इंटरैक्ट करने की आवश्यकता है, MathWorks MAT-फाइल I/O लाइब्रेरी प्रदान करता है, जो C, C++ और फोरट्रान में लिखे गए प्रोग
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