Распознать онлайн текст jpg: Распознавание текста OCR в PDF JPG PNG BMP TIF Онлайн Бесплатно

Конвертер изображений в Word (2023)

Конвертер изображений в Word (2023) – Онлайн и 100% бесплатно

Выберите язык текста (Для достижения наилучших результатов)

Все загруженные файлы навсегда удаляются с сервера в течение часа.

Загружая документ, вы соглашаетесь с условиями использования нашего сервиса.

Оригинальные макет и формат будут сохранены как по волшебству!

Читаю текст. Это может занять некоторое время…

Работает на основе технологии оптического распознавания символов (OCR).

report this ad

Как работает этот инструмент

Этот онлайн-инструмент преобразует отсканированные файлы или изображения текстовых документов в редактируемые документы Word с помощью технологии оптического распознавания символов (OCR). Все документы Word преобразуются с сохранением исходного макета документа и столбцов. Чем крупнее и четче отсканированный текст, тем лучше будут результаты. В большинстве случаев мы достигаем свыше 99% точности распознования текста в изображениях.
Его можно использовать бесплатно, регистрация не требуется.

Применение

Этот инструмент идеально подходит для преобразования нередактируемых отсканированных документов (таких как отсканированные контракты, счета-фактуры, квитанции или текстовые архивы) в оцифрованный текст, который в дальнейшем можно редактировать, задавать в поиске и форматировать.

Поддерживаемые файлы

Просто перетащите любой файл PNG, JPG или многостраничный PDF-документ, содержащий изображения текста, в форму, и ваш файл будет мгновенно преобразован в документ Word, который вы можете редактировать.

Ограничения

Вы можете использовать этот инструмент без ограничений. Инструмент поддерживает файлы до 10 МБ и отсканированные PDF-документы до 30 страниц. Если вам нужно разделить PDF-файл на файлы меньшего размера, вы можете сделать это здесь. При этом нет никаких ограничений по количеству использования.

Конфиденциальность

Мы серьезно относимся к соблюдению конфиденциальности; ваши данные в безопасности. Все загруженные файлы навсегда удаляются с наших серверов в течение 1 часа. Если вы хотите получить дополнительные сведения, ознакомьтесь с нашей политикой конфиденциальности .

Как извлечь текст из документов в PDF и JPG автоматически

Существует много RPA-платформ, которые позволяют автоматизировать практически любое взаимодействие с рабочими приложениями и избавить человека от рутинных задач.

Однако многие компании сталкиваются с проблемами в автоматизации обработки неструктурированных документов в формате PDF или JPG. Это могут быть договоры от контрагентов, выставленные счета от подрядчиков, заявления от клиентов.

Из каждого входящего документа нужно извлечь ценные данные: дату выставленного счета, финальную сумму договора, обратный адрес отправителя, название контрагента.

Далее необходимо внести эти данные в систему электронного документооборота, провести сверку данных из документа с данными из внутренних систем или подсчитать статьи расходов и сравнить их с финальной суммой.

Данные в подобных документах не структурированы. К тому же, у разных клиентов и контрагентов существует много форматов этих данных.

Подход с использованием строго описанных правил для обработки таких документов требует колоссальных затрат на разработку, поддержку и последующее расширение автоматизации.

В таких случаях не обойтись без применения технологий машинного обучения, что позволит сделать автоматизацию процессов «умной». Иными словами, необходима Intelligent Automation Platform (IA Platform).

Итак, для автоматизации обработки неструктурированных документов необходимы три компонента, каждый из которых требует своего уникального стека технологий и подходов. В статье мы расскажем, как используем их в ИТ-компании ИБА в работе нашей платформы «Канцлер RPA».

Компонент № 1: распознавание

На рынке есть большое количество различных движков Optical Characters Recognition (OCR): и платных, и open source. Мы решили изучить, какие технологии наиболее зрелые, и выбрать те, которые больше всего подходят под наши требования. Важна была возможность использования в коммерческих целях, а также хорошее качество распознавания отсканированных документов.

Мы выбрали для себя Tesseract OCR. Это разработка HP, перешедшая в open source благодаря Google. Также мы обратили внимание на амбициозный проект, который зачастую показывал лучшие результаты — PaddleOCR. Его мы внедрили в платформу как альтернативный движок.

Для повышения качества OCR мы делаем предобработку документов, используя ImageMagick. Большинству документов, с которыми мы встречаемся на практике, достаточно базовой предобработки, которая включает в себя изменение DPI картинки, обесцвечивание, выравнивание возможного наклона документа, удаление прозрачности.

Установка ImageMagick выполняется следующей командой:

● Для CentOS, Fedora:

yum -y install ImageMagick

● Для Debian, Ubuntu:

apt-get -y install imagemagick

Например, у нас есть картинка с именем «input.png». Для ее предобработки мы предлагаем команду со следующими параметрами ImageMagick:

magick convert input.png -units PixelsPerInch -resample 350 -density 350 -quality 100 -background white -deskew 40% -alpha remove -flatten output. png

Здесь видно, что обычно мы используем конвертацию DPI в 350 точек на дюйм. В официальной документации Tesseract есть упоминание о том, что движок лучше работает на картинках, у которых «хотя бы 300 DPI», но ничего не сказано про подходы к определению наилучшего значения. Однако они ссылаются на интересные эксперименты, которые показывают, что выбор правильного значения DPI лучше всего рассчитывать по высоте заглавных букв в тексте картинки, которую мы обрабатываем.

Мы повторили эти эксперименты. Из них следует неожиданный вывод об оптимальном размере заглавных букв в пикселях. Казалось бы, чем больше размер букв, тем количество OCR-ошибок должно быть меньше. На самом деле все оказалось не так, и минимальное количество ошибок Tesseract версии 4.0.0 допускает при вертикальном размере заглавных букв в пределах 20-35 пикселей.

Разумеется, все зависит от используемого в документе шрифта. Однако, в большинстве официальных документов используются одни и те же шрифты примерно одного и того же размера.

Поэтому мы предлагаем именно 350 DPI как базовую настройку, что обычно изменяет размер заглавных букв как раз на 20-35 пикселей.

Вот пример предобработанного документа, где был исправлен наклон, увеличен контраст и использованы только черные и белые цвета:

Компонент № 2: тегирование

Для подготовки обучающего набора документов мы разработали для нашей платформы специальный вид ручной задачи, где человек выделяет текст мышкой на оригинальном документе, таким образом указывая расположение нужных данных.

Для реализации UI мы выбрали ReactJS. Это самая популярная библиотека для создания пользовательских интерфейсов. Также ReactJS гибкий, с хорошей читаемостью кода благодаря разбивке приложения на компоненты, поэтому его легче поддерживать, находить и исправлять ошибки.

Чаще всего к нам приходит документ в формате PDF, который мы конвертируем в картинку, используя ImageMagick и Ghost Script. Предположим, мы получили вот такую картинку:

Далее документ отправляется на OCR. Результатом работы OCR будет следующая HTML-структура:

Мы видим иерархию следующего вида: каждый документ делится на страницы («ocr_page»), у каждой страницы могут быть колонки («ocr_carea»), у колонки есть параграф («ocr_par») и так далее до самой мелкой структуры — слова («ocrx_word»). В атрибутах каждого блока есть информация о его расположении относительно оригинального документа. Например, «bbox 2215 236 2443 288» означает, что верхний левый край слова начинается в координатах X=2215, Y=236, а правый нижний край — X=2443, Y=288.

Таким образом, на UI к нам приходит картинка оригинального документа и OCR-результат с извлеченным из него текстом с координатами.

Далее мы отображаем картинку документа в обычном теге, без каких-либо дополнительных слоев. Начинаем отслеживать JS-события перемещения мыши по картинке и событие выделения. Когда пользователь выделяет какую-либо область на картинке, в обработчике события мы получаем координаты выделенной области. Теперь перед нами стоит задача определить, какие области из OCR-результата затрагивает выделенная область.

Это простая математическая задача о пересечении одной области с другой. Но эта операция должна выполняться максимально быстро, т. к. пока пользователь проводит мышкой, выделяя все большую область, мы каждый раз должны пересчитывать пересечение областей. Для оптимизации процесса мы решили конвертировать HTML формат в JSON с сохранением структуры вложенности. Таким образом HTML из примера выше примет следующий JSON-вид:

{
	"pages":
	[
    	{
        	"id": "page0",
        	"properties":
        	{
            	"bbox": [0.0, 0.0, 1.0, 1.0]
        	},
     	   "areas":
        	[
            	{
                	"id": "page0_area0",
                	"properties":
                	{
                    	"bbox": [0.703844931680966, 0.05722003929273085, 0.9532888465204957, 0.07465618860510806]
                	},
                	"paragraphs":
                	[
                    	{
                        	"id": "page0_area0_paragraph0",
                            "properties":
                        	{
               	             "bbox": [0.
  703844931680966, 0.05722003929273085, 0.9532888465204957, 0.07465618860510806]
                        	},
                        	"lines":
                        	[
                            	{
                 	               "id": "page0_area0_paragraph0_line0",
                                    "properties":
                                	{
                                        "bbox": [0.703844931680966, 0.05722003929273085, 0.9532888465204957, 0.07465618860510806],
                                	},
                                    "words":
                                	[
                                    	{
                                            "id": "page0_area0_paragraph0_line0_word0",
                                        	"properties":
                                        	{
                                                "bbox": [0.703844931680966, 0.05795677799607073, 0.  7762948840165237, 0.07072691552062868],
                                                "x_wconf": 96.0
                                        	},
                                            "text": "[email protected]"
                                    	}
                                	]
                            	}
                        	]
                    	}
                	]
            	}
        	]
    	}
	]
}

Теперь, получая координаты пользовательского выделения, мы начинаем идти по структуре OCR-JSON вглубь дерева вместо того, чтобы перебирать координаты каждого извлеченного слова. Например, на уровне параграфа мы сразу можем понять, стоит ли опускаться на уровень ниже к линиям или перейти к следующему параграфу для поиска вхождения.

Если мы определяем, что в выделенную пользователем область попадает регион какого-то слова, мы создаем элемент с полупрозрачным фоном с абсолютной позицией, чтобы имитировать выделение. У пользователя создается впечатление, что он выделил слово в самом документе, хотя технически это просто картинка, которая не содержит в себе текстового слоя.

В качестве выходных данных мы также используем JSON, который содержит в себе информацию об извлеченных сущностях и их относительные координаты. Такие данные несут в себе основную ценность и в дальнейшем используются для обучения Machine Learning (ML) модели:

{
	"entities":
	[
    	{
        	"content": "8603163534",
        	"name": "Invoice Number",
        	"words":
        	[
            	{
                    "content": "8603163534",
                	"bbox":
                	[
                        0.7562758182395932,
                        0.2087426326129666,
                    	0.8433428662217985,
                    	0.2180746561886051
                	],
                	"id": "page0_area6_paragraph0_line0_word0",
                	"page": 0
    	        }
        	]
    	}
	]
}

Компонент № 3: извлечение

Для автоматического извлечения текста мы выбрали ML-библиотеку SpaCy, которая поддерживает 60+ языков, быстро тренируется, имеет множество преднатренированных моделей с использованием нейронных сетей.

Наша платформа предполагает обработку документов из различных сфер: это могут быть банковские выписки, страховые заявления, ритейл-счета, анкеты для HR-отделов и т. д. Поэтому под каждый вид документов конкретного клиента мы обучаем отдельную модель, что позволяет добиться лучших результатов. Благодаря разработанному компоненту тегирования документов процесс генерации обучающего набора не требует специализированных знаний в области ML. Обычно этот процесс выполняют Subject-Matter Experts (SME) — сотрудники клиента, которые до автоматизации занимались извлечением таких данных вручную, и именно они лучше всего знают, какой текст должен быть выделен в конкретном документе.

Один из главных вопросов при автоматизации обработки документов — какое количество исторических документов требуется для обучения ML-модели. Мы определили, что для быстрого старта первой версии модели, которая сразу же начнет приносить пользу, достаточно от 50 до 100 документов. Чтобы определить оптимальное количество документов, мы провели эксперименты по обучению моделей, в которых изменяли только размера тренировочного набора. Для каждой модели мы высчитывали такие показатели, как Accuracy, Precision, Recall и F1 Score. Оказалось, что оптимальным количеством является примерно 500 документов. При дальнейшем увеличении количества документов не происходит существенного улучшения точности.

После того, как модель обучена, ее можно внедрять в бизнес-процесс. Она начнет выполнять тегирование документа автоматически вместо человека. Если по правилам валидации автоматически извлеченных данных требуется ручная проверка, мы отправляем результат работы ML-модели на наш компонент тегирования. Там производим обратную операцию по выделению извлеченных областей на документе. Так человек может увидеть, откуда были извлечены данные:

Таким образом, умная автоматизация сочетает в себе возможности роботизации процессов и машинного обучения. Тщательное исследование доступных open source решений и грамотная работа над обучением ML-моделей позволила нам создать RPA-платформу, которая отлично справляется с обработкой неструктурированных документов. Пользователю же при этом кажется, что он просто выделяет мышкой слова.

Копировать текст из JPG с помощью OCR

Бесплатный конвертер JPG в текст онлайн

Питаться от aspose.com и aspose.cloud

Выберите файлы JPG или перетащите файлы JPG

арабскийкитайский упрощенныйанглийскийфранцузскийнемецкийитальянскийперсидскийпольскийпортугальскийрусскийиспанский  

Загружая свои файлы или используя наш сервис, вы соглашаетесь с нашими Условиями обслуживания и Политикой конфиденциальности

Сохранить как

DOCXPDFTXTEPUBHTMLDOCDOTDOTXPPTXPPTRTFODTMHTMLXHTMLXLSXLSXXPS

Начать распознавание текста

Ваши файлы успешно обработаны

СКАЧАТЬ

Загрузить в Google Загрузить в Dropbox

Распознавать текст в других файлах Отправить по электронной почте
Отправьте нам свой отзыв

Вы хотите сообщить об этой ошибке на форум Aspose, чтобы мы могли изучить и решить проблему? Вы получите уведомление по электронной почте, когда ошибка будет исправлена. Форма отчета

Google Таблицы
Слияние почты API разработчика Облачный API

Бесплатное OCR для {Name1} Online

OCR для JPG — это бесплатное приложение для извлечения текста из JPG онлайн. Он использует автоматическое распознавание текста для быстрого и точного преобразования файлов JPG в редактируемый текст.

Извлечь текст из {Name1} онлайн

Ищете бесплатное решение для извлечения текста из файла JPG? Оптическое распознавание символов для JPG является ответом. Больше никакого ручного перепечатывания — это мощное онлайн-приложение легко превращает файл JPG в редактируемый текст. Он идеально подходит для студентов, профессионалов и всех, кто хочет сделать свою работу более эффективной.

Бесплатный сервис оптического распознавания символов для JPG отличается высокой точностью и гарантирует точное преобразование даже самых сложных файлов JPG в текст. Чтобы распознавание текста прошло успешно, обратите внимание на правильную ориентацию текста в вашем JPG-файле. Он должен быть правильно расположен: не вверх ногами и не повернут на бок. Также обратите внимание, что перед запуском OCR для JPG необходимо сначала указать язык, который будет использоваться для распознавания текста. В настоящее время мы поддерживаем OCR для более чем дюжины языков, включая арабский, китайский, французский, немецкий, итальянский, персидский, польский, португальский, испанский. Английский язык установлен по умолчанию.

Распознать текст в {Name1} онлайн

Это бесплатный сканер JPG, который позволяет читать текст из файлов JPG и сохранять извлеченный текст в различных форматах файлов. Легко переводить изображения в текст. Преобразование JPG в текст, доступный для редактирования и обнаружения.

Попробуйте OCR для JPG сегодня и убедитесь в преимуществах автоматического распознавания текста!

Как бесплатно скопировать текст из JPG с помощью OCR

1. Загрузите файлы JPG для извлечения текста с помощью OCR.
2. Укажите параметры для извлечения текста из JPG онлайн.
3. Загрузите захваченный текст для мгновенного просмотра или отправьте ссылку по электронной почте.
4. Все файлы будут удалены с наших серверов через 24 часа, а ссылки для скачивания больше не будут работать.

Преобразование JPG в текст без усилий с помощью нашего онлайн-инструмента с самым высоким рейтингом0062

ocr.space

I2OCR

NEWOCR

Google Drive

Tesseract OCR

EASSCReenocr

Picwish (бесплатно изображение на текстовый . Это онлайн-платформа, которая предоставляет услуги преобразования изображения в текст. По сути, это означает, что вы можете загрузить изображение, содержащее текст, и Picwish будет использовать технологию оптического распознавания символов (OCR) для преобразования текста на изображении в редактируемый текст, который вы можете использовать для различных целей. Это может быть полезно, если у вас есть изображение документа, например отсканированный документ или фотография страницы из книги, и вам нужно извлечь текст из изображения, чтобы использовать его в других контекстах, например, в слове.

процессор или таблица. Он также предоставляет другие услуги редактирования и преобразования изображений, такие как изменение размера изображения, обрезка и сжатие.

Online OCR

Следующим инструментом является OnlineOCR. Он предоставляет услуги преобразования изображения в текст с использованием технологии OCR. С помощью этого инструмента пользователи могут загружать файл изображения (в таких форматах, как JPG, GIF, PNG, BMP и TIFF), содержащий печатный или рукописный текст. Платформа преобразует текст на изображении в редактируемый текст, который можно загрузить в виде текстового файла или в виде отформатированного документа, такого как файл Microsoft Word или Excel. Он поддерживает более 40 языков, включая английский, испанский, французский, немецкий, японский, китайский и другие. Кроме того, он также предлагает различные функции, такие как сжатие файлов, преобразование PDF и пакетная обработка, которые могут помочь пользователям эффективно конвертировать несколько изображений в текст одновременно.

Convertio

Еще один веб-сайт, предлагающий услугу преобразования файлов, — Convertio. Это онлайн-инструмент для преобразования, который позволяет пользователям преобразовывать файлы jpg в текст. Он поддерживает широкий спектр форматов файлов, включая форматы документов, изображений и электронных книг. Пользователи могут загружать файлы на веб-сайт Convertio или подключаться к различным службам облачного хранения, чтобы получить доступ к своим файлам для преобразования. Convertio предлагает бесплатный план с некоторыми ограничениями на размер файла и количество конверсий в день, а также платные планы с дополнительными функциями и более высокими лимитами.

JPG в текст

Вы также можете попробовать jpg2txt.com. Это веб-сайт, который предлагает бесплатное онлайн-преобразование изображений JPG в текстовый процесс. Инструмент использует технологию оптического распознавания символов (OCR) для распознавания символов на изображении и преобразования их в редактируемый текст. Это может быть полезно для извлечения текста из изображений, таких как отсканированные документы, квитанции или рукописные заметки. Веб-сайт позволяет пользователям загружать изображение в формате JPG и выбирать выходной формат (TXT, PDF, DOCX или HTML). После завершения преобразования пользователь может загрузить преобразованный файл.

OCR.space

OCR.space — это онлайн-сервис OCR (оптическое распознавание символов), который позволяет пользователям преобразовывать отсканированные изображения или PDF-файлы в редактируемый текст с возможностью поиска. Он обычно используется предприятиями, исследователями и отдельными лицами, которым необходимо быстро извлечь текст из отсканированных документов или изображений без необходимости ручного ввода или ввода данных. Он поддерживает несколько языков и форматов файлов, а также предоставляет расширенные функции, такие как предварительная обработка изображений и анализ макета, для повышения точности результатов распознавания.

i2OCR

У нас также есть i2OCR, который поможет вам извлечь текст из jpg. Это полезный инструмент для всех, кому необходимо быстро и точно извлечь текст из отсканированных документов или изображений. сервис, который позволяет пользователям извлекать текст из отсканированных изображений или PDF-файлов. Как и другие инструменты OCR, i2OCR использует технологию OCR для распознавания и извлечения текста из изображений или отсканированных документов. Кроме того, он широко используется предприятиями, исследователями и частными лицами, которым необходимо оцифровывать и обрабатывать большие объемы текстовых данных.

NewOCR

NewOCR.com — это онлайн-сервис OCR, который позволяет пользователям преобразовывать отсканированные изображения или PDF-файлы в редактируемый текст с возможностью поиска. Служба использует технологию OCR для распознавания и извлечения текста из изображений или отсканированных документов, а также предоставляет пользователям простой текстовый вывод, который можно редактировать и искать. Сервис поддерживает более 60 языков, включая английский, французский, испанский, немецкий, итальянский, японский, китайский, арабский и другие.

Google Диск

Google Диск — это облачное хранилище и платформа для совместной работы, которая предоставляет множество функций, в том числе возможность преобразовывать изображения в текст с помощью технологии оптического распознавания символов (OCR). Эта функция встроена в Google Диск, и к ней можно получить доступ с помощью простых шагов. Технология OCR, используемая Google Диском, достаточно точна и может распознавать текст на многих языках. Однако он может плохо работать с изображениями с низким разрешением, плохим освещением или необычными шрифтами.

Тессеракт OCR

Еще один замечательный инструмент — Tesseract OCR. Он широко известен как один из самых точных доступных механизмов OCR, особенно для распознавания английского текста. Он также поддерживает множество других языков, включая арабский, японский, китайский, русский и многие другие. Его движок можно использовать во многих различных приложениях, таких как сканирование и оцифровка печатных документов, извлечение текста из изображений и PDF-файлов, а также создание доступных для поиска архивов исторических документов.

EasyScreenOCR

Последний инструмент — EasyScreenOCR. Это онлайн-инструмент оптического распознавания символов (OCR), который можно использовать для извлечения текста из изображений, включая скриншоты, отсканированные документы и фотографии. Он доступен как в виде веб-инструмента, так и в виде загружаемого приложения для операционных систем Windows и Mac. Кроме того, интерфейс инструмента прост и интуитивно понятен, а процесс извлечения текста быстрый и точный. Инструмент можно использовать для различных целей, включая ввод данных, извлечение контента и перевод.

Заключение

Преобразование JPG в текст может быть полезной задачей для многих людей и компаний. Существует множество доступных онлайн-инструментов, которые можно использовать для бесплатного преобразования файлов JPG в редактируемый текст. Эти онлайн-инструменты используют технологию оптического распознавания символов (OCR) для извлечения текста из изображений и преобразования его в формат, который можно редактировать и сохранять в виде текстового файла или другого формата документа.