OCR หรือ Optical Character Recognition เป็นเทคโนโลยีที่ใช้แปลงชนิดต่าง ๆ ของเอกสาร อาทิ เอกสารที่สแกน ไฟล์ PDF หรือภาพที่ถ่ายด้วยกล้องดิจิตอล เป็นข้อมูลที่สามารถแก้ไขและค้นหาได้
ในขั้นตอนแรกของ OCR ภาพของเอกสารข้อความจะถูกสแกน ซึ่งอาจจะเป็นภาพถ่ายหรือเอกสารที่สแกน จุดประสงค์ของขั้นตอนนี้คือการสร้างสำเนาดิจิตอลของเอกสาร แทนการถอดรหัสด้วยมือ เพิ่มเติม กระบวนการดิจิไทซ์นี้ยังสามารถช่วยเพิ่มอายุยาวนานของวัสดุเนื่อ งจากลดการจับจัดทรัพยากรที่เปราะบาง
เมื่อเอกสารถูกดิจิตอลไปแล้ว ซอฟต์แวร์ OCR จะแยกภาพออกเป็นตัวอักษรแต่ละตัวเพื่อจัดรูป นี้เรียกว่ากระบวนการแบ่งส่วน การแบ่งส่วนจะแยกเอกสารออกเป็นบรรทัด คำ แล้วค่อยแยกเป็นตัวอักษร การแบ่งแยกนี้เป็นกระบวนการที่ซับซ้อนเนื่องจากมีปัจจัยมากมายที่เข้ามาเกี่ยวข้อง -- แบบอักษรที่แตกต่างกัน ขนาดข้อความที่แตกต่างกัน และการจัดเรียงข้อความที่ไม่เหมือนใคร เพียงแค่นี้ยังมีอีก
หลังจากการแบ่งส่วน อัลกอริทึม OCR จะใช้การรู้จำรูปแบบเพื่อระบุตัวอักษรแต่ละตัว สำหรับแต่ละตัวอักษร อัลกอริทึมจะเปรียบเทียบกับฐานข้อมูลของรูปร่างตัวอักษร การจับคู่ที่ใกล้ที่สุดจะถูกเลือกเป็นตัวตนของตัวอักษร ในการรู้จำคุณสมบัติ ซึ่งเป็นรูปแบบอย่างหนึ่งของ OCR ที่ขั้นสูง อัลกอริทึมไม่เพียงแค่ศึกษารูปร่าง แต่ยังสนใจเส้นและเส้นโค้งในรูปแบบด้วย
OCR มีการประยุกต์ใช้ที่มีประโยชน์หลายอย่าง -- จากการดิจิทัลไซส์เอกสารที่พิมพ์ การเปิดใช้บริการอ่านข้อความอัตโนมัติ การปรับเปลี่ยนกระบวนการรับข้อมูลอัตโนมัติ ไปจนถึงการช่วยผู้ใช้ที่มีความบกพร่องทางการมองเห็นในการมีปฏิสัมพันธ์กับข้อความอย่างมากยิ่งขึ้น แต่ก็ควรทราบว่ากระบวนการ OCR ไม่ได้เป็นที่ถาวรและอาจทำความผิดพลาดได้โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อมีการจัดการเอกสารความละเอียดต่ำ แบบอักษรซับซ้อน หรือข้อความที่พิมพ์ไม่ดี ดังนั้น ความแม่นยำของระบบ OCR มีความแตกต่างกันอย่างมากขึ้นอยู่กับคุณภาพของเอกสารต้นฉบับและซอฟต์แวร์ OCR ที่ใช้เฉพาะสำคัญ
OCR เป็นเทคโนโลยีสำคัญในการฝึกฝนและการดิจิตอลในปัจจุบัน มันช่วยประหยัดเวลาและทรัพยากรอย่างมากโดยลดต้องการการป้อนข้อมูลด้วยมือและให้ทางเลือกที่น่าเชื่อถือ มีประสิทธิภาพในการแปลงเอกสารทางกายภาพเป็นรูปแบบดิจิตอล.
Optical Character Recognition (OCR) เป็นเทคโนโลยีที่ใช้ในการแปลงประเภทต่าง ๆ ของเอกสาร เช่น ผลงานที่สแกนด้วยกระดาษ PDF ไฟล์หรือภาพที่ถ่ายด้วยกล้องดิจิตอล ให้เป็นข้อมูลที่สามารถแก้ไขและค้นหาได้
OCR ทำงานโดยการสแกนภาพนำเข้าต่างๆหรือเอกสาร การแบ่งภาพออกเป็นตัวอักษรแต่ละตัว แล้วเปรียบเทียบแต่ละตัวอักษรกับฐานข้อมูลแบบรูปของตัวอักษรโดยใช้การจดจำรูปแบบหรือจดจำลักษณะ
OCR ถูกนำไปใช้ในหลายภาคและการประยุกต์ใช้ เช่น การเปลี่ยนเอกสา รที่พิมพ์ออกมาเป็นดิจิตอล การเปิดให้บริการอักษรเป็นเสียง การทำให้กระบวนการกรอกข้อมูลเป็นอัตโนมัติ และสนับสนุนผู้ที่มีความบกพร่องทางการมองเห็นให้สามารถสัมผัสปฏิสัมพันธ์กับข้อความได้ตรงตามความต้องการ
อย่างไรก็ตาม ทั้งที่เทคโนโลยี OCR ได้พัฒนามาอย่างมาก แต่ยังไม่มีความสมบูรณ์ การมีความแม่นยำมักจะขึ้นอยู่กับคุณภาพของเอกสารเดิมและรายละเอียดของซอฟต์แวร์ OCR ที่ใช้
ถึงแม้ว่า OCR ถูกออกแบบมาสำหรับข้อความที่พิมพ์ แต่ระบบ OCR ที่ระดับสูงบางระบบสามารถจดจำลายมือที่ชัดเจน สอดคล้องได้ อย่างไรก็ดี ทั่วไปแล้วการจดจำลายมือมีความแม่นยำน้อยกว่า เนื่องจากมีการผันแปรของรูปแบบการเขียนของแต่ละคน
ใช่ ซอฟต์แวร์ OCR หลายระบบสามารถจดจำภาษาหลายภาษา อย่างไรก็ตาม สำคัญที่จะต้องดูว่าภาษาที่ต้องการได้รับการสนับสนุนโดยซอฟต์แวร์ที่คุณใช้
OCR ย่อมาจาก Optical Character Recognition และใช้ในการจดจำข้อความที่พิมพ์ขณะที่ ICR หรือ Intelligent Character Recognition ที่ทันสมัยยิ่งขึ้นและใช้สำหรับการจดจำข้อความที่เขียนด้วยมือ
OCR ทำงานได้ดีที่สุดกับแบบอักษรที่ชัดเจน, สามารถอ่านได้ง่ายและมีขนาดข้อความมาตรฐาน ในขณะที่มันสามารถทำงานได้กับแบบอักษรและขนาดที่หลากหลาย แต่ความถูกต้องมักจะลดลงเมื่อจัดการกับแบบอักษรที่ไม่ปกติหรือขนาดข้อความที่เล็กมาก
OCR อาจพบปัญหากับเอกสารที่มีความละเอียดต่ำ, แบบอักษรซับซ้อน, ข้อความที่พิมพ์ไม่ดี, ลายมือ และเอกสารที่มีพื้นหลังที่แทรกซ้อนกับข้อความ นอกจากนี้ อย่างไรก็ตาม อาจใช้งานกับภาษาหลายภาษาได้ มันอาจไม่ครอบคลุมทุกภาษาอย่างสมบูรณ์
ใช่ OCR สามารถสแกนข้อความที่มีสีและพื้นหลังที่มีสี แม้ว่าจะมีประสิทธิภาพมากขึ้นด้วยสีที่มีความเปรียบเทียบความตัดกัน เช่น ข้อความดำบนพื้นหลังสีขาว ความถูกต้องอาจลดลงเมื่อสีข้อความและสีพื้นหลังไม่มีความคมชัดเพียงพอ
JPEG ซึ่งย่อมาจาก Joint Photographic Experts Group เป็นวิธีการบีบอัดแบบสูญเสียข้อมูลที่ใช้กันทั่วไปสำหรับภาพดิจิทัล โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับภาพที่ถ่ายด้วยกล้องดิจิทัล ระดับการบีบอัดสามารถปรับได้ ซึ่งช่วยให้สามารถเลือกการแลกเปลี่ยนระหว่างขนาดที่จัดเก็บและคุณภาพของภาพได้ JPEG มักจะบรรลุการบีบอัด 10:1 โดยสูญเสียคุณภาพของภาพเพียงเล็กน้อย
อัลกอริทึมการบีบอัด JPEG เป็นหัวใจหลักของมาตรฐาน JPEG กระบวนการเริ่มต้นด้วยการแปลงภาพดิจิทัลจากพื้นที่สี RGB ทั่วไปไปเป็นพื้นที่สีอื่นที่เรียกว่า YCbCr พื้นที่สี YCbCr แยกภาพออกเป็นความสว่าง (Y) ซึ่งแสดงระดับความสว่าง และความอิ่มตัวของสี (Cb และ Cr) ซึ่งแสดงข้อมูลสี การแยกนี้เป็นประโยชน์เพราะดวงตาของมนุษย์มีความไวต่อการเปลี่ยนแปลงของความสว่างมากกว่าสี ซึ่งช่วยให้การบีบอัดสามารถใช้ประโยชน์จากสิ่งนี้ได้โดยการบีบอัดข้อมูลสีมากก ว่าความสว่าง
เมื่อภาพอยู่ในพื้นที่สี YCbCr ขั้นตอนถัดไปในกระบวนการบีบอัด JPEG คือการลดขนาดช่องความอิ่มตัวของสี การลดขนาดจะลดความละเอียดของข้อมูลความอิ่มตัวของสี ซึ่งโดยทั่วไปจะไม่ส่งผลกระทบต่อคุณภาพของภาพที่รับรู้ได้อย่างมีนัยสำคัญ เนื่องจากดวงตาของมนุษย์มีความไวต่อรายละเอียดของสีน้อยกว่า ขั้นตอนนี้เป็นตัวเลือกและสามารถปรับได้ตามความสมดุลที่ต้องการระหว่างคุณภาพของภาพและขนาดไฟล์
หลังจากลดขนาดแล้ว ภาพจะถูกแบ่งออกเป็นบล็อก โดยปกติจะมีขนาด 8x8 พิกเซล จากนั้นแต่ละบล็อกจะถูกประมวลแยกกัน ขั้นตอนแรกในการประมวลผลแต่ละบล็อกคือการใช้ Discrete Cosine Transform (DCT) DCT เป็นการดำเนินการทางคณิตศาสตร์ที่แปลงข้อมูลโดเมนเชิงพื้นที่ (ค่าพิกเซล) ไปเป็นโดเมนความถี่ ผลลัพธ์คือเมทริกซ์ของค่าสัมประสิทธิ์ความถี่ที่แสดงข้อมูลของบล็อกภาพในแ ง่ของส่วนประกอบความถี่เชิงพื้นที่
จากนั้นค่าสัมประสิทธิ์ความถี่ที่ได้จาก DCT จะถูกหาปริมาณ การหาปริมาณเป็นกระบวนการแมปชุดค่าอินพุตขนาดใหญ่ไปยังชุดที่เล็กลง ในกรณีของ JPEG หมายถึงการลดความแม่นยำของค่าสัมประสิทธิ์ความถี่ นี่คือจุดที่เกิดการสูญเสียข้อมูลในส่วนของการบีบอัด เนื่องจากข้อมูลภาพบางส่วนจะถูกละทิ้ง ขั้นตอนการหาปริมาณจะถูกควบคุมโดยตารางการหาปริมาณ ซึ่งกำหนดว่าจะใช้การบีบอัดกับส่วนประกอบความถี่แต่ละส่วนเท่าใด ตารางการหาปริมาณสามารถปรับได้เพื่อให้ได้คุณภาพของภาพที่สูงขึ้น (การบีบอัดน้อยลง) หรือขนาดไฟล์ที่เล็กลง (การบีบอัดมากขึ้น)
หลังจากการหาปริมาณ ค่าสัมประสิทธิ์จะถูกจัดเรียงตามลำดับซิกแซก โดยเริ่มจากมุมซ้ายบนและทำตามรูปแบบที่ให้ความสำคัญกับส่วนประกอบความถี่ต่ำมากกว่าส่วนประกอบความถี่สูง นี่เป็นเพราะส่วนประกอบความถี่ต่ำ (ซึ่งแสดงส่วนที่สม่ำเสมอมากขึ้นของภาพ) มีความสำคัญต่อรูปลักษณ์โดยรวมมากกว่าส่วนประกอบความถี่สูง (ซึ่งแสดงรายละเอียดและขอบที่ละเอียดกว่า)
ขั้นตอนถัดไปในกระบวนการบีบอัด JPEG คือการเข้ารหัสเอนโทรปี ซึ่งเป็นวิธีการบีบอัดแบบไม่สูญเสียข้อมูล รูปแบบการเข้ารหัสเอนโทรปีที่ใช้กันทั่วไปที่สุดใน JPEG คือการเข้ารหัส Huffman แม้ว่าการเข้ารหัสเลขคณิตก็เป็นตัวเลือกเช่นกัน การเข้ารหัส Huffman ทำงานโดยกำหนดรหัสที่สั้นกว่าให้กับการเกิดขึ้นบ่อยกว่า และรหัสที่ยาวกว่าให้กับการเกิดขึ้นน้อยกว่า เนื่องจากการจัดลำดับแบบซิกแซกมีแนวโน้มที่จะจัดกลุ่มค่าสัมประสิทธิ์ความถี่ที่คล้ายกันเข้าด้วยกัน จึงเพิ่มประสิทธิภาพของการเข้ารหัส Huffman
เมื่อการเข้ารหัสเอนโทรปีเสร็จสมบูรณ์ ข้อมูลที่บีบอัดจะถูกจัดเก็บ ในรูปแบบไฟล์ที่เป็นไปตามมาตรฐาน JPEG รูปแบบไฟล์นี้มีส่วนหัวที่มีข้อมูลเกี่ยวกับภาพ เช่น ขนาดและตารางการหาปริมาณที่ใช้ ตามด้วยข้อมูลภาพที่เข้ารหัส Huffman รูปแบบไฟล์ยังรองรับการรวมเมตาดาต้า เช่น ข้อมูล EXIF ซึ่งอาจมีข้อมูลเกี่ยวกับการตั้งค่ากล้องที่ใช้ในการถ่ายภาพ วันและเวลาที่ถ่าย และรายละเอียดอื่นๆ ที่เกี่ยวข้อง
เมื่อเปิดภาพ JPEG กระบวนการคลายการบีบอัดจะย้อนกลับขั้นตอนการบีบอัดโดยพื้นฐาน ข้อมูลที่เข้ารหัส Huffman จะถูกถอดรหัส ค่าสัมประสิทธิ์ความถี่ที่หาปริมาณแล้วจะถูกยกเลิกการหาปริมาณโดยใช้ตารางการหาปริมาณเดียวกันกับที่ใช้ในการบีบอัด และ Inverse Discrete Cosine Transform (IDCT) จะถูกนำไปใช้กับแต่ละบล็อกเพื่อแปลงข้อมูลโดเมนความถี่กลับเป็นค่าพิกเซลโดเมนเชิงพื้นที่
กระบวนการยกเลิกการหาปริมาณและ IDCT ก่อให้เกิดข้อผิดพลาดบางประการเนื่องจ ากลักษณะการสูญเสียข้อมูลของการบีบอัด ซึ่งเป็นสาเหตุที่ JPEG ไม่เหมาะสำหรับภาพที่จะมีการแก้ไขและบันทึกซ้ำหลายครั้ง ทุกครั้งที่มีการบันทึกภาพ JPEG ภาพนั้นจะผ่านกระบวนการบีบอัดอีกครั้ง และข้อมูลภาพเพิ่มเติมจะสูญหายไป สิ่งนี้อาจนำไปสู่การเสื่อมสภาพของภาพที่สังเกตเห็นได้ชัดเจนเมื่อเวลาผ่านไป ซึ่งเป็นปรากฏการณ์ที่เรียกว่า 'การสูญเสียรุ่น'
แม้ว่าการบีบอัด JPEG จะเป็นแบบสูญเสียข้อมูล แต่ก็ยังคงเป็นรูปแบบภาพที่นิยมเนื่องจากความยืดหยุ่นและประสิทธิภาพ ภาพ JPEG อาจมีขนาดไฟล์เล็กมาก ซึ่งทำให้เหมาะสำหรับการใช้งานบนเว็บ ซึ่งแบนด์วิดท์และเวลาในการโหลดเป็นสิ่งสำคัญ นอกจากนี้ มาตรฐาน JPEG ยังมีโหมดแบบก้าวหน้า ซึ่งช่วยให้สามารถเข้ารหัสภาพในลักษณะที่สามารถถอดรหัสได้หลายครั้ง โดยแต่ละครั้งจะปรับปรุงความละเอียดของภาพ สิ่ง นี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับภาพบนเว็บ เนื่องจากช่วยให้สามารถแสดงภาพคุณภาพต่ำได้อย่างรวดเร็ว โดยคุณภาพจะดีขึ้นเมื่อดาวน์โหลดข้อมูลเพิ่มเติม
JPEG ยังมีข้อจำกัดบางประการและไม่ใช่ตัวเลือกที่ดีที่สุดสำหรับภาพทุกประเภท ตัวอย่างเช่น ไม่เหมาะสำหรับภาพที่มีขอบคมหรือข้อความที่มีคอนทราสต์สูง เนื่องจากการบีบอัดอาจสร้างสิ่งประดิษฐ์ที่สังเกตเห็นได้รอบๆ บริเวณเหล่านี้ นอกจากนี้ JPEG ไม่รองรับความโปร่งใส ซึ่งเป็นคุณสมบัติที่มีให้โดยรูปแบบอื่นๆ เช่น PNG และ GIF
เพื่อแก้ไขข้อจำกัดบางประการของมาตรฐาน JPEG เดิม จึงมีการพัฒนาฟอร์แมตใหม่ เช่น JPEG 2000 และ JPEG XR ฟอร์แมตเหล่านี้ให้ประสิทธิภาพการบีบอัดที่ดีขึ้น รองรับความลึกของบิตที่สูงขึ้น และคุณสมบัติเพิ่มเติม เช่น ความโปร่งใสและการบีบอัดแบบไม่สูญเสียข้อมูล อย่างไรก็ตาม พวกเขายังไม่ได้รับการยอมรับอย่างแพร่หลายในระดับเดียวกับรูปแบบ JPEG เดิม
สรุปแล้ว รูปแบบภาพ JPEG เป็นการผสมผสานที่ซับซ้อนของคณิตศาสตร์ จิตวิทยาด้านการมองเห็นของมนุษย์ และวิทยาการคอมพิวเตอร์ การใช้งานอย่างแพร่หลายเป็นเครื่องพิสูจน์ถึงประสิทธิภาพในการลดขนาดไฟล์ในขณะที่ยังคงรักษาคุณภาพของภาพในระดับที่ยอมรับได้สำหรับแอปพลิเคชันส่วนใหญ่ ความเข้าใจในแง่เทคนิคของ JPEG สามารถช่วยให้ผู้ใช้ตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาดว่าจะใช้รูปแบบนี้เมื่อใด และจะปรับแต่งภาพของตนอย่างไรเพื่อให้ได้ความสมดุลระหว่างคุณภาพและขนาดไฟล์ที่เหมาะกับความต้องการของตนมากที่สุด
ตัวแปลงนี้ทำงานทั้งหมดในเบราว์เซอร์ของคุณ เมื่อคุณเลือก ไฟล์ มันจะถูกอ่านเข้าสู่หน่วยความจำและแปลงเป็นรูปแบบที่เลือก คุณสามารถดาวน์โหลดไฟล์ที่แปลงแล้วได้.
การแปลงเริ่มทันที และไฟล์ส่วนใหญ่ถูก แปลงใน ภายใต้วินาที ไฟล์ขนาดใหญ่อาจใช้เวลานานขึ้น.
ไฟล์ของคุณไม่เคยถูกอัปโหลดไปยังเซิร์ฟเวอร์ของเรา พวกเขา ถูกแปลงในเบราว์เซอร์ของคุณ และไฟล์ที่แปลงแล้วจากนั้น ดาวน์โหลด เราไม่เคยเห็นไฟล์ของคุณ.
เราสนับสนุนการแปลงระหว่างทุกรูปแบบภาพ รวมถึง JPEG, PNG, GIF, WebP, SVG, BMP, TIFF, และอื่น ๆ อีกมากมาย.
ตัวแปลงนี้เป็นฟรีและจะเป็นฟรีตลอดไป เนื่องจากมันทำงานในเบราว์เซอร์ของคุณ เราไม่ต้องจ่ายเงินสำหรับ เซิร์ฟเวอร์ ดังนั้นเราไม่จำเป็นต้องเรียกเก็บค่าใช้จ่ายจากคุณ.
ใช่! คุณสามารถแป ลงไฟล์เท่าที่คุณต้องการในครั้งเดียว แค่ เลือกไฟล์หลายไฟล์เมื่อคุณเพิ่มพวกเขา.