Convertir imagen a texto
Lee el texto impreso de una foto, captura de pantalla o escaneo y descárgalo como archivo .txt, o como JSON con la posición y la confianza de cada bloque.
Suelta tus archivos aquí
.jpg, .jpeg, .png, .webp, .bmp, .gif, .avif · hasta 100 MB
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Cómo extraer texto
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Añade tu imagen
JPG, PNG, WebP, BMP, GIF o AVIF, hasta 20 archivos. El formato se lee del propio archivo, así que una extensión incorrecta acaba en el decodificador adecuado igual.
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Elige el idioma del texto
Un idioma basta para casi todos los escaneos; añade un segundo o tercero cuando una página realmente los mezcle. Cada idioma extra cuesta una descarga y baja un poco la precisión.
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Pulsa Extraer y descarga el .txt
Obtienes el texto reconocido, el número de caracteres y la confianza media. Cambia la salida a JSON cuando también necesites las coordenadas.
Qué puede leer el OCR en el navegador y qué no
Esto es Tesseract, el mismo motor detrás de la mayoría del OCR de código abierto, compilado a WebAssembly y ejecutado dentro de tu pestaña. Es fuerte con texto impreso: páginas de libros, capturas de pantalla, facturas, rótulos, formularios, cualquier cosa en una tipografía normal y a un tamaño razonable. Es débil con escritura a mano, con tipos muy decorativos, con texto sobre fotos muy recargadas y con cualquier cosa fotografiada en ángulo. La resolución importa más que el tamaño del archivo: una captura de pantalla nítida de 1500 píxeles de ancho de un párrafo se lee mejor que una foto de móvil de diez megapíxeles del mismo párrafo tomada desde el otro lado de la habitación. Si la confianza media baja de 30, la herramienta te dice que no encontró nada legible en lugar de darte una página de texto que suena creíble pero es erróneo.
El ajuste de preprocesado y cuándo ayuda
Con el preprocesado activado, la imagen se convierte a escala de grises y luego se umbraliza con el método de Otsu, que elige el corte blanco-negro a partir del histograma de la propia imagen y no de un valor fijo. Eso ayuda mucho en páginas fotografiadas con luz irregular, recibos muy tenues y escaneos grises, porque elimina sombreados que el reconocedor intentaría interpretar como texto. Es una desventaja en texto que ya está limpio, en capturas claras sobre fondo oscuro y en cualquier cosa con texto de color sobre fondo de color, donde un umbral duro puede borrar las letras por completo. Pruébalo cuando la ejecución normal te decepcione, no antes.
Solo texto o texto con coordenadas
La salida predeterminada es un .txt plano con los mismos saltos de línea que vio el motor. La opción JSON te da en cambio un array de bloques, cada uno con su texto reconocido, su confianza y un cuadro delimitador con cuatro números: x, y, ancho y alto en píxeles de la imagen que realmente se reconoció. Eso es lo que necesitas para resaltar resultados sobre el original, extraer un solo campo de un formulario o comprobar qué parte de la página hizo bajar la confianza media.
Ni la imagen ni el texto se suben
El motor de reconocimiento y los datos de idioma se descargan una vez y luego quedan en la caché de tu navegador, y a partir de ahí todo se ejecuta en local: tu imagen se decodifica en la pestaña, se reconoce en la pestaña y el archivo de texto se genera en la pestaña. No se envía nada sobre el contenido a ningún sitio, algo importante cuando lo que lees es un contrato, una nómina o un documento de identidad.
Preguntas frecuentes
¿Qué idiomas son compatibles?
Inglés, ruso, alemán, francés, español, chino simplificado, árabe y japonés. Puedes combinar hasta tres a la vez para páginas realmente mixtas, aunque casi siempre un solo idioma correcto es más preciso que dos.
¿Mi imagen se envía a un servidor?
No. El motor de OCR es WebAssembly ejecutándose en tu navegador. El único tráfico de red es la descarga inicial del motor y de los datos de idioma que elijas; la imagen y el texto reconocido se quedan en tu dispositivo.
¿Por qué la primera ejecución es mucho más lenta?
Porque la primera ejecución descarga el motor, unos 3 MB, más los datos de tu idioma, entre 0,7 y 3 MB según cuál sea. Tu navegador guarda ambos en caché, así que la segunda ejecución empieza a reconocer de inmediato.
¿Reconoce escritura a mano?
No de forma fiable. Los modelos aquí se han entrenado en texto impreso, y la escritura a mano suele salir mal o por debajo del umbral de confianza. Mayúsculas muy limpias a veces funcionan; la caligrafía normal no. Toma cualquier resultado manuscrito como un borrador a revisar, nunca como una transcripción definitiva.
¿Qué hago cuando no se encuentra texto?
Primero activa la opción de preprocesado y prueba otra vez; corrige la mayoría de los casos de iluminación irregular. Si eso no ayuda, la causa habitual es la resolución: vuelve a escanear o a fotografiar de forma que las letras tengan al menos veinte píxeles de alto. Recortar solo el texto y elegir el idioma correcto también ayuda más de lo que suele creerse.
¿Qué resolución necesito para un buen resultado?
Apunta a texto de unos 20 a 40 píxeles de alto, que equivale a unos 300 DPI en un escaneo normal de documentos. Por debajo de eso, las letras empiezan a juntarse y la precisión cae en picado. Por encima, sobre todo pagas en tiempo: una imagen no se lee mejor por tener 10000 píxeles de ancho, y cualquier cosa de más de 12000 píxeles por lado se reduce antes del reconocimiento.
¿Puedo obtener la posición de cada palabra?
Obtienes la posición de cada bloque, que es la unidad que devuelve el motor: su texto, su confianza y su cuadro delimitador en píxeles. Elige la salida JSON en lugar de texto plano y la descarga será ese array en vez de un archivo plano.
¿Funciona en el móvil?
Sí, con dos matices. En la primera ejecución hay que descargar varios megabytes por la conexión que tengas, y el reconocimiento en un móvil tarda más o menos tres veces que en una laptop, así que el escaneo de una página completa puede llevar medio minuto. Aun así, todo se ejecuta en local.