El Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR) convierte imágenes de texto—escaneos, fotos de smartphone, PDFs—en cadenas legibles por máquina y, cada vez más, en datos estructurados. El OCR moderno es una tubería que limpia una imagen, encuentra texto, lo lee y exporta metadatos ricos para que los sistemas posteriores puedan buscar, indexar o extraer campos. Dos estándares de salida ampliamente utilizados son hOCR, un microformato HTML para texto y diseño, y ALTO XML, un esquema orientado a bibliotecas/archivos; ambos preservan posiciones, orden de lectura y otras pistas de diseño y son compatibles con motores populares como Tesseract.
Preprocesamiento. La calidad del OCR comienza con la limpieza de la imagen: conversión a escala de grises, eliminación de ruido, umbralización (binarización) y corrección de inclinación. Los tutoriales canónicos de OpenCV cubren umbralización global, adaptativa y Otsu —elementos básicos para documentos con iluminación no uniforme o histogramas bimodales. Cuando la iluminación varía dentro de una página (piense en las instantáneas del teléfono), los métodos adaptativos a menudo superan a un único umbral global; Otsu elige automáticamente un umbral analizando el histograma. La corrección de la inclinación es igualmente importante: la corrección de inclinación basada en Hough (Transformada de Hough Line) junto con la binarización de Otsu es una receta común y efectiva en las tuberías de preprocesamiento de producción.
Detección vs. reconocimiento. El OCR se divide típicamente en detección de texto (¿dónde está el texto?) y reconocimiento de texto (¿qué dice?). En escenas naturales y muchos escaneos, los detectores totalmente convolucionales como EAST predicen eficientemente cuadriláteros a nivel de palabra o línea sin pesadas etapas de propuesta y se implementan en kits de herramientas comunes (por ejemplo, tutorial de detección de texto de OpenCV). En páginas complejas (periódicos, formularios, libros), la segmentación de líneas/regiones y la inferencia del orden de lectura son importantes:Kraken implementa la segmentación tradicional de zonas/líneas y la segmentación neuronal de línea de base, con soporte explícito para diferentes escrituras y direcciones (LTR/RTL/vertical).
Modelos de reconocimiento. El clásico caballo de batalla de código abierto Tesseract (de código abierto por Google, con raíces en HP) evolucionó de un clasificador de caracteres a un reconocedor de secuencias basado en LSTM y puede emitir archivos PDF con capacidad de búsqueda, salidas compatibles con hOCR/ALTO, y más desde la CLI. Los reconocedores modernos se basan en el modelado de secuencias sin caracteres presegmentados. Clasificación Temporal Conexionista (CTC) sigue siendo fundamental, aprendiendo alineaciones entre secuencias de características de entrada y cadenas de etiquetas de salida; se utiliza ampliamente en tuberías de escritura a mano y texto de escena.
En los últimos años, los Transformers han remodelado el OCR. TrOCR utiliza un codificador Vision Transformer más un decodificador Text Transformer, entrenado en grandes corpus sintéticos y luego ajustado en datos reales, con un sólido rendimiento en benchmarks de texto impreso, manuscrito y de escena (véase también documentación de Hugging Face). En paralelo, algunos sistemas eluden el OCR para la comprensión posterior: Donut (Document Understanding Transformer) es un codificador-decodificador sin OCR que genera directamente respuestas estructuradas (como JSON de clave-valor) a partir de imágenes de documentos (repositorio, tarjeta de modelo), evitando la acumulación de errores cuando un paso de OCR separado alimenta un sistema de IE.
Si desea una lectura de texto con todo incluido en muchas escrituras, EasyOCR ofrece una API simple con más de 80 modelos de lenguaje, que devuelve cuadros, texto y confidencias, útil para prototipos y escrituras no latinas. Para documentos históricos, Kraken brilla con la segmentación de línea de base y el orden de lectura consciente de la escritura; para un entrenamiento flexible a nivel de línea, Calamari se basa en el linaje de Ocropy (Ocropy) con reconocedores (multi-)LSTM+CTC y una CLI para ajustar modelos personalizados.
La generalización depende de los datos. Para la escritura a mano, la Base de datos de escritura a mano IAM proporciona oraciones en inglés de diversos escritores para entrenamiento y evaluación; es un conjunto de referencia de larga data para el reconocimiento de líneas y palabras. Para el texto de escena, COCO-Text superpuso anotaciones extensas sobre MS-COCO, con etiquetas para texto impreso/manuscrito, legible/ilegible, escritura y transcripciones completas (véase también la página original del proyecto). El campo también depende en gran medida del preentrenamiento sintético: SynthText in the Wild representa texto en fotografías con geometría e iluminación realistas, proporcionando enormes volúmenes de datos para preentrenar detectores y reconocedores (referencia código y datos).
Las competiciones bajo el paraguas de Lectura Robusta de ICDAR mantienen la evaluación fundamentada. Las tareas recientes enfatizan la detección/lectura de extremo a extremo e incluyen la vinculación de palabras en frases, con el código oficial informando precisión/recuperación/puntuación F, intersección sobre unión (IoU) y métricas de distancia de edición a nivel de carácter, lo que refleja lo que los profesionales deben rastrear.
El OCR rara vez termina en texto plano. Los archivos y las bibliotecas digitales prefieren ALTO XML porque codifica el diseño físico (bloques/líneas/palabras con coordenadas) junto con el contenido, y se combina bien con el empaquetado METS. El microformato hOCR , por el contrario, incorpora la misma idea en HTML/CSS utilizando clases como ocr_line y ocrx_word, lo que facilita su visualización, edición y transformación con herramientas web. Tesseract expone ambos, por ejemplo, generando hOCR o PDF con capacidad de búsqueda directamente desde la CLI (guía de salida de PDF); los envoltorios de Python como pytesseract añaden comodidad. Existen convertidores para traducir entre hOCR y ALTO cuando los repositorios tienen estándares de ingesta fijos —véase esta lista curada de herramientas de formato de archivo OCR.
La tendencia más fuerte es la convergencia: la detección, el reconocimiento, el modelado del lenguaje e incluso la decodificación específica de la tarea se están fusionando en pilas de Transformer unificadas. El preentrenamiento en grandes corpus sintéticos sigue siendo un multiplicador de fuerza. Los modelos sin OCR competirán agresivamente dondequiera que el objetivo sean salidas estructuradas en lugar de transcripciones literales. Espere también implementaciones híbridas: un detector ligero más un reconocedor de estilo TrOCR para texto de formato largo, y un modelo de estilo Donut para formularios y recibos.
Tesseract (GitHub) · Documentación de Tesseract · Especificación de hOCR · Fondo de ALTO · Detector EAST · Detección de texto de OpenCV · TrOCR · Donut · COCO-Text · SynthText · Kraken · Calamari OCR · ICDAR RRC · pytesseract · Escritura a mano de IAM · Herramientas de formato de archivo OCR · EasyOCR
El Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR) es una tecnología utilizada para convertir diferentes tipos de documentos, como documentos en papel escaneados, archivos PDF o imágenes capturadas por una cámara digital, en datos editables y buscables.
OCR funciona escaneando una imagen o documento de entrada, segmentando la imagen en caracteres individuales y comparando cada carácter con una base de datos de formas de caracteres utilizando reconocimiento de patrones o reconocimiento de características.
OCR se utiliza en una variedad de sectores y aplicaciones, incluyendo la digitalización de documentos impresos, la habilitación de servicios de texto a voz, la automatización de procesos de entrada de datos, y ayudar a los usuarios con discapacidad visual a interactuar mejor con el texto.
Aunque se han hecho grandes avances en la tecnología OCR, no es infalible. La precisión puede variar dependiendo de la calidad del documento original y las especificidades del software OCR que se esté utilizando.
Aunque OCR está diseñado principalmente para texto impreso, algunos sistemas avanzados de OCR también pueden reconocer escritura a mano clara y consistente. Sin embargo, en general, el reconocimiento de la escritura a mano es menos preciso debido a la amplia variación en los estilos de escritura individuales.
Sí, muchos sistemas de software OCR pueden reconocer múltiples idiomas. Sin embargo, es importante asegurar que el idioma específico sea soportado por el software que estás utilizando.
OCR significa Reconocimiento Óptico de Caracteres y se utiliza para reconocer texto impreso, mientras que ICR, o Reconocimiento Inteligente de Caracteres, es más avanzado y se utiliza para reconocer texto escrito a mano.
OCR funciona mejor con fuentes claras y fáciles de leer y tamaños de texto estándar. Si bien puede funcionar con varias fuentes y tamaños, la precisión tiende a disminuir cuando se trata de fuentes inusuales o tamaños de texto muy pequeños.
OCR puede tener dificultades con documentos de baja resolución, fuentes complejas, textos mal impresos, escritura a mano y documentos con fondos que interfieren con el texto. Además, aunque puede trabajar con muchos idiomas, puede que no cubra cada idioma a la perfección.
Sí, OCR puede escanear texto en color y fondos en color, aunque generalmente es más efectivo con combinaciones de colores de alto contraste, como texto negro sobre un fondo blanco. La precisión puede disminuir cuando los colores del texto y del fondo carecen de suficiente contraste.
Los gráficos vectoriales escalables (SVG) son un lenguaje de marcado ampliamente utilizado para describir gráficos bidimensionales en XML. A diferencia de los formatos de gráficos rasterizados como JPEG, PNG o GIF, que almacenan imágenes como una colección de píxeles individuales, SVG funciona definiendo formas, líneas y colores a través de fórmulas matemáticas. Esta diferencia fundamental permite que los archivos SVG se escalen a cualquier tamaño sin perder calidad, lo que los hace ideales para el diseño web adaptable, ilustraciones complejas y logotipos que necesitan mantener la nitidez en una variedad de dispositivos y resoluciones.
Los gráficos SVG están compuestos por formas vectoriales como círculos, rectángulos, polígonos y rutas descritas por puntos en un espacio 2D, junto con trazos, rellenos y otras propiedades visuales definidas mediante el lenguaje de marcado de SVG. Cada elemento y atributo dentro de un archivo SVG corresponde directamente a una parte del modelo de renderizado SVG, lo que permite un control preciso sobre la apariencia del gráfico. Los archivos SVG se pueden crear y editar con cualquier editor de texto, ya que son archivos de texto sin formato, y también se pueden generar y manipular mediante programación utilizando varias bibliotecas de software.
Una de las características clave de SVG es su interfaz DOM. Las imágenes SVG se pueden incrustar directamente en documentos HTML y, debido a que se convierten en parte del Modelo de Objeto de Documento (DOM), se puede interactuar con ellas como con los elementos HTML. Esta integración permite cambios dinámicos en las propiedades de una imagen SVG a través de JavaScript y CSS, lo que permite animaciones, interactividad y actualizaciones en vivo del gráfico. Por ejemplo, el color, el tamaño o la posición de un elemento SVG se pueden modificar en respuesta a las interacciones del usuario, como movimientos o clics del mouse, o cambios en los datos que representa el gráfico.
SVG admite una amplia gama de efectos gráficos, incluidos degradados, patrones, rutas de recorte y máscaras, que brindan amplias opciones para crear presentaciones visuales complejas. SVG también incluye efectos de filtro, como desenfoque, manipulación de color y sombreado, que se definen de manera similar a los filtros CSS pero están diseñados específicamente para gráficos vectoriales. Estos efectos permiten a los desarrolladores y diseñadores aplicar mejoras visuales sofisticadas directamente dentro del marcado SVG, lo que hace posible lograr ilustraciones detalladas y acabados texturizados sin recurrir a imágenes rasterizadas.
La interactividad y la animación se encuentran entre los usos más convincentes de SVG. Con los elementos <animate>, <set> y <animateTransform>, SVG proporciona una sintaxis declarativa para animar atributos y propiedades de gráficos a lo largo del tiempo. Además, la integración de SVG con JavaScript amplía sus capacidades de animación, lo que permite animaciones más complejas e interactivas que reaccionan a la entrada del usuario u otros eventos dinámicos. Esta combinación de capacidades permite la creación de aplicaciones web atractivas, visualizaciones de datos e infografías interactivas que pueden aprovechar todo el poder de las tecnologías web.
La accesibilidad es otra ventaja significativa de SVG. El texto dentro de las imágenes SVG es seleccionable y se puede buscar, en contraste con las imágenes rasterizadas donde el texto se aplana. Esta característica no solo mejora la experiencia del usuario al permitir la selección de texto, sino que también mejora la accesibilidad de los documentos, ya que los lectores de pantalla pueden interpretar y leer en voz alta el texto contenido en los gráficos SVG. Además, SVG admite agrupaciones semánticas de elementos y etiquetas descriptivas, que ayudan a transmitir la estructura y el propósito del gráfico a las tecnologías de asistencia.
La optimización y la compresión son cruciales para el rendimiento web, y los archivos SVG ofrecen varias ventajas en esta área. Al estar basados en texto, los gráficos SVG se pueden comprimir significativamente usando GZIP, lo que puede reducir en gran medida su tamaño de archivo para tiempos de carga más rápidos. Además, debido a que SVG está basado en vectores, a menudo requiere menos almacenamiento que las imágenes rasterizadas de alta resolución, especialmente para gráficos o íconos simples. Sin embargo, la verbosidad de XML y el potencial de gráficos demasiado complejos o codificados de manera ineficiente pueden generar archivos SVG que son más grandes de lo necesario. Por lo tanto, las herramientas como SVGO (Optimizador SVG) se utilizan comúnmente para limpiar y optimizar los archivos SVG, eliminando datos y formatos innecesarios para que los archivos sean lo más compactos posible.
SVG también juega un papel fundamental en el diseño web adaptable. Dada su escalabilidad, los gráficos SVG pueden adaptarse fácilmente a diferentes tamaños de pantalla, resoluciones y orientaciones sin pérdida de calidad o problemas de pixelación. Los diseñadores pueden controlar la capacidad de respuesta de las imágenes SVG a través de atributos y CSS, asegurando que los gráficos se vean nítidos y claros en todos los dispositivos, desde monitores de escritorio hasta teléfonos inteligentes. Esta escalabilidad inherente hace que SVG sea una excelente opción para logotipos, íconos y otros gráficos que necesitan mantener la integridad visual en varios contextos de visualización.
A pesar de sus muchas ventajas, SVG no está exento de desafíos y limitaciones. Por ejemplo, si bien SVG sobresale en la representación de elementos gráficos como formas, líneas y texto, no es adecuado para imágenes complejas con miles de colores y degradados, como fotografías. En estos casos, los formatos rasterizados como JPEG o PNG son más apropiados. Además, el rendimiento de SVG puede verse afectado cuando se trata de gráficos extremadamente complejos o que contienen una gran cantidad de elementos, ya que cada uno debe renderizarse y potencialmente animarse o interactuar con él.
Además, la compatibilidad entre navegadores ha sido históricamente un desafío para SVG. Si bien los navegadores web modernos han mejorado su soporte para SVG, aún pueden existir inconsistencias en la forma en que los diferentes navegadores interpretan y muestran el contenido SVG. Es posible que los desarrolladores necesiten implementar soluciones alternativas o alternativas para garantizar que sus gráficos se muestren correctamente en todas las plataformas. Las funciones de accesibilidad, aunque sólidas, requieren una implementación cuidadosa para beneficiarse completamente de las capacidades de SVG, incluido el etiquetado y la estructuración adecuados de los gráficos para las tecnologías de asistencia.
La integración de SVG con otros estándares web abre una amplia gama de posibilidades para diseñadores y desarrolladores web. SVG se puede diseñar con CSS, lo que brinda a los diseñadores la capacidad de aplicar propiedades de estilo familiares a gráficos vectoriales. Se puede manipular a través de JavaScript, lo que permite cambios dinámicos e interacciones. Además, debido a que SVG está basado en XML, se puede utilizar junto con otras tecnologías XML y formatos de datos, como fuentes RSS o bases de datos XML. Esta integración convierte a SVG en una herramienta poderosa para la visualización de datos, lo que permite la generación de gráficos dinámicos basados en datos que se actualizan en tiempo real.
De cara al futuro, es probable que el papel de SVG en el desarrollo web siga creciendo. Los avances en las tecnologías web y la creciente demanda de gráficos interactivos, receptivos y de alta calidad impulsarán una mayor adopción e innovación en el uso de SVG. Es probable que se desarrollen nuevas funciones y capacidades, como una sintaxis de animación mejorada, mejores funciones de accesibilidad y optimizaciones de rendimiento mejoradas, lo que convierte a SVG en un elemento aún más esencial del diseño web moderno.
En conclusión, SVG ofrece un rico conjunto de funciones para crear y manipular gráficos vectoriales escalables en la web. Su capacidad para escalar sin pérdida de calidad, combinada con el soporte para interactividad, animación y accesibilidad, lo convierte en una herramienta versátil para diseñadores y desarrolladores. A pesar de algunos desafíos, como la compatibilidad entre navegadores y las consideraciones de rendimiento, los beneficios de SVG en términos de escalabilidad, capacidad de respuesta e integración con tecnologías web lo convierten en un activo invaluable para crear experiencias en línea dinámicas y visualmente atractivas.
Este convertidor funciona completamente en tu navegador. Cuando seleccionas un archivo, se lee en la memoria y se convierte al formato seleccionado. Luego puedes descargar el archivo convertido.
Las conversiones comienzan al instante, y la mayoría de los archivos se convierten en menos de un segundo. Archivos más grandes pueden tardar más.
Tus archivos nunca se suben a nuestros servidores. Se convierten en tu navegador, y el archivo convertido se descarga luego. Nosotros nunca vemos tus archivos.
Soportamos la conversión entre todos los formatos de imagen, incluyendo JPEG, PNG, GIF, WebP, SVG, BMP, TIFF y más.
Este convertidor es completamente gratis, y siempre será gratis. Debido a que funciona en tu navegador, no tenemos que pagar por servidores, así que no necesitamos cobrarte.
¡Sí! Puedes convertir tantos archivos como quieras a la vez. Sólo selecciona múltiples archivos cuando los agregues.