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.
JPEG 2000, comúnmente conocido como J2K, es un estándar de compresión de imágenes y un sistema de codificación creado por el comité Joint Photographic Experts Group en el año 2000 con la intención de reemplazar el estándar JPEG original. Fue desarrollado para abordar algunas de las limitaciones del estándar JPEG original y para proporcionar un nuevo conjunto de características que eran cada vez más demandadas para diversas aplicaciones. JPEG 2000 no es solo un estándar único, sino un conjunto de estándares, cubiertos por la familia JPEG 2000 (ISO/IEC 15444).
Una de las principales ventajas de JPEG 2000 sobre el formato JPEG original es su uso de la transformación wavelet en lugar de la transformada discreta del coseno (DCT). La transformación wavelet permite relaciones de compresión más altas sin el mismo grado de artefactos visibles que pueden estar presentes en las imágenes JPEG. Esto es particularmente beneficioso para aplicaciones de imágenes de alta resolución y alta calidad, como imágenes satelitales, imágenes médicas, cine digital y almacenamiento de archivos, donde la calidad de la imagen es de suma importancia.
JPEG 2000 admite compresión sin pérdida y con pérdida dentro de una sola arquitectura de compresión. La compresión sin pérdida se logra mediante el uso de una transformada wavelet reversible, que garantiza que los datos de la imagen original se puedan reconstruir perfectamente a partir de la imagen comprimida. La compresión con pérdida, por otro lado, utiliza una transformada wavelet irreversible para lograr relaciones de compresión más altas al descartar parte de la información menos importante dentro de la imagen.
Otra característica importante de JPEG 2000 es su soporte para la transmisión progresiva de imágenes, también conocida como decodificación progresiva. Esto significa que la imagen se puede decodificar y mostrar en resoluciones más bajas y aumentarse gradualmente a resolución completa a medida que haya más datos disponibles. Esto es particularmente útil para aplicaciones de ancho de banda limitado, como la navegación web o las aplicaciones móviles, donde es beneficioso mostrar una versión de menor calidad de la imagen rápidamente y mejorar la calidad a medida que se reciben más datos.
JPEG 2000 también introduce el concepto de regiones de interés (ROI). Esto permite que diferentes partes de la imagen se compriman a diferentes niveles de calidad. Por ejemplo, en un escenario de imágenes médicas, la región que contiene una característica de diagnóstico podría comprimirse sin pérdida o con una calidad más alta que las áreas circundantes. Este control de calidad selectivo puede ser muy importante en campos donde ciertas partes de una imagen son más importantes que otras.
El formato de archivo para imágenes JPEG 2000 es JP2, que es un formato estandarizado y extensible que incluye tanto los datos de la imagen como los metadatos. El formato JP2 utiliza la extensión de archivo .jp2 y puede contener una amplia gama de información, incluida información de espacio de color, niveles de resolución e información de propiedad intelectual. Además, JPEG 2000 admite el formato JPM (para imágenes compuestas, como documentos que contienen texto e imágenes) y el formato MJ2 para secuencias de movimiento, similar a un archivo de video.
JPEG 2000 emplea un sofisticado esquema de codificación conocido como EBCOT (Codificación de bloques incrustados con truncamiento óptimo). EBCOT proporciona varias ventajas, incluida una mejor resistencia a errores y la capacidad de ajustar la compresión para lograr el equilibrio deseado entre la calidad de la imagen y el tamaño del archivo. El algoritmo EBCOT divide la imagen en bloques pequeños, llamados bloques de código, y codifica cada uno de forma independiente. Esto permite la contención de errores localizada en caso de corrupción de datos y facilita la transmisión progresiva de imágenes.
El manejo del espacio de color en JPEG 2000 es más flexible que en el estándar JPEG original. JPEG 2000 admite una amplia gama de espacios de color, incluidos escala de grises, RGB, YCbCr y otros, así como varias profundidades de bits, desde imágenes binarias hasta 16 bits por componente o más. Esta flexibilidad hace que JPEG 2000 sea adecuado para una variedad de aplicaciones y garantiza que pueda manejar las demandas de diferentes tecnologías de imágenes.
JPEG 2000 también incluye funciones de seguridad sólidas, como la capacidad de incluir cifrado y marcas de agua digitales dentro del archivo. Esto es particularmente importante para aplicaciones donde la protección de derechos de autor o la autenticación de contenido son una preocupación. La parte JPSEC (Seguridad JPEG 2000) del estándar describe estas características de seguridad, proporcionando un marco para la distribución segura de imágenes.
Uno de los desafíos con JPEG 2000 es que es computacionalmente más intensivo que el estándar JPEG original. La complejidad de la transformada wavelet y el esquema de codificación EBCOT significa que la codificación y decodificación de imágenes JPEG 2000 requieren más potencia de procesamiento. Históricamente, esto ha limitado su adopción en electrónica de consumo y aplicaciones web, donde la sobrecarga computacional podría ser un factor significativo. Sin embargo, a medida que la potencia de procesamiento ha aumentado y el soporte de hardware especializado se ha vuelto más común, esta limitación se ha convertido en un problema menor.
A pesar de sus ventajas, JPEG 2000 no ha tenido una adopción generalizada en comparación con el formato JPEG original. Esto se debe en parte a la ubicuidad del formato JPEG y al vasto ecosistema de software y hardware que lo admite. Además, los problemas de licencias y patentes que rodean a JPEG 2000 también han obstaculizado su adopción. Algunas de las tecnologías utilizadas en JPEG 2000 fueron patentadas, y la necesidad de administrar licencias para estas patentes lo hizo menos atractivo para algunos desarrolladores y empresas.
En términos de tamaño de archivo, los archivos JPEG 2000 suelen ser más pequeños que los archivos JPEG de calidad equivalente. Esto se debe a los algoritmos de compresión más eficientes utilizados en JPEG 2000, que pueden reducir de manera más efectiva la redundancia y la irrelevancia en los datos de la imagen. Sin embargo, la diferencia en el tamaño del archivo puede variar según el contenido de la imagen y la configuración utilizada para la compresión. Para imágenes con muchos detalles finos o altos niveles de ruido, la compresión superior de JPEG 2000 puede resultar en archivos significativamente más pequeños.
JPEG 2000 también admite el mosaico, que divide la imagen en mosaicos más pequeños codificados independientemente. Esto puede ser útil para imágenes muy grandes, como las que se utilizan en imágenes satelitales o aplicaciones de mapeo, ya que permite una codificación, decodificación y manejo más eficientes de la imagen. Los usuarios pueden acceder y decodificar mosaicos individuales sin necesidad de procesar toda la imagen, lo que puede ahorrar memoria y requisitos de procesamiento.
La estandarización de JPEG 2000 también incluye disposiciones para el manejo de metadatos, que es un aspecto importante para los sistemas de archivo y recuperación. El formato JPX, una extensión de JP2, permite la inclusión de metadatos extensos, incluidos cuadros XML y UUID, que pueden almacenar cualquier tipo de información de metadatos. Esto hace que JPEG 2000 sea una buena opción para aplicaciones donde la preservación de metadatos es importante, como bibliotecas digitales y museos.
En conclusión, JPEG 2000 es un estándar de compresión de imágenes sofisticado que ofrece numerosas ventajas sobre el formato JPEG original, incluidas relaciones de compresión más altas, decodificación progresiva, regiones de interés y funciones de seguridad sólidas. Su flexibilidad en términos de espacios de color y profundidades de bits, así como su soporte para metadatos, lo hacen adecuado para una amplia gama de aplicaciones profesionales. Sin embargo, su complejidad computacional y los problemas iniciales de patentes han limitado su adopción generalizada. A pesar de esto, JPEG 2000 sigue siendo el formato de elección en industrias donde la calidad de imagen y el conjunto de funciones son más críticos que la eficiencia computacional o la amplia compatibilidad.
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