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, que significa Grupo Conjunto de Expertos Fotográficos, es un método de compresión con pérdida comúnmente utilizado para imágenes digitales, particularmente para aquellas imágenes producidas por fotografía digital. El grado de compresión se puede ajustar, lo que permite una compensación seleccionable entre el tamaño de almacenamiento y la calidad de la imagen. JPEG normalmente logra una compresión de 10:1 con poca pérdida perceptible en la calidad de la imagen.
El algoritmo de compresión JPEG es el núcleo del estándar JPEG. El proceso comienza con una imagen digital que se convierte de su espacio de color RGB típico a un espacio de color diferente conocido como YCbCr. El espacio de color YCbCr separa la imagen en luminancia (Y), que representa los niveles de brillo, y crominancia (Cb y Cr), que representan la información de color. Esta separación es beneficiosa porque el ojo humano es más sensible a las variaciones de brillo que de color, lo que permite que la compresión aproveche esto al comprimir la información de color más que la luminancia.
Una vez que la imagen está en el espacio de color YCbCr, el siguiente paso en el proceso de compresión JPEG es reducir la resolución de los canales de crominancia. La reducción de resolución reduce la resolución de la información de crominancia, lo que normalmente no afecta significativamente la calidad percibida de la imagen, debido a la menor sensibilidad del ojo humano a los detalles de color. Este paso es opcional y se puede ajustar según el equilibrio deseado entre la calidad de la imagen y el tamaño del archivo.
Después de la reducción de resolución, la imagen se divide en bloques, normalmente de 8x8 píxeles de tamaño. Luego, cada bloque se procesa por separado. El primer paso en el procesamiento de cada bloque es aplicar la Transformada Discreta del Coseno (DCT). La DCT es una operación matemática que transforma los datos del dominio espacial (los valores de los píxeles) en el dominio de la frecuencia. El resultado es una matriz de coeficientes de frecuencia que representan los datos del bloque de imagen en términos de sus componentes de frecuencia espacial.
Los coeficientes de frecuencia resultantes de la DCT se cuantifican. La cuantificación es el proceso de mapear un gran conjunto de valores de entrada a un conjunto más pequeño; en el caso de JPEG, esto significa reducir la precisión de los coeficientes de frecuencia. Aquí es donde ocurre la parte con pérdida de la compresión, ya que se descarta parte de la información de la imagen. El paso de cuantificación está controlado por una tabla de cuantificación, que determina cuánta compresión se aplica a cada componente de frecuencia. Las tablas de cuantificación se pueden ajustar para favorecer una mayor calidad de imagen (menos compresión) o un tamaño de archivo más pequeño (más compresión).
Después de la cuantificación, los coeficientes se organizan en un orden en zigzag, comenzando desde la esquina superior izquierda y siguiendo un patrón que prioriza los componentes de frecuencia más baja sobre los de frecuencia más alta. Esto se debe a que los componentes de frecuencia más baja (que representan las partes más uniformes de la imagen) son más importantes para la apariencia general que los componentes de frecuencia más alta (que representan los detalles y bordes más finos).
El siguiente paso en el proceso de compresión JPEG es la codificación de entropía, que es un método de compresión sin pérdida. La forma más común de codificación de entropía utilizada en JPEG es la codificación de Huffman, aunque la codificación aritmética también es una opción. La codificación de Huffman funciona asignando códigos más cortos a ocurrencias más frecuentes y códigos más largos a ocurrencias menos frecuentes. Dado que el orden en zigzag tiende a agrupar coeficientes de frecuencia similares, aumenta la eficiencia de la codificación de Huffman.
Una vez que se completa la codificación de entropía, los datos comprimidos se almacenan en un formato de archivo que cumple con el estándar JPEG. Este formato de archivo incluye un encabezado que contiene información sobre la imagen, como sus dimensiones y las tablas de cuantificación utilizadas, seguido de los datos de imagen codificados por Huffman. El formato de archivo también admite la inclusión de metadatos, como datos EXIF, que pueden contener información sobre la configuración de la cámara utilizada para tomar la fotografía, la fecha y hora en que se tomó y otros detalles relevantes.
Cuando se abre una imagen JPEG, el proceso de descompresión esencialmente invierte los pasos de compresión. Los datos codificados por Huffman se decodifican, los coeficientes de frecuencia cuantificados se des-cuantifican utilizando las mismas tablas de cuantificación que se utilizaron durante la compresión, y la Transformada Discreta del Coseno Inversa (IDCT) se aplica a cada bloque para convertir los datos del dominio de frecuencia de nuevo en valores de píxeles del dominio espacial.
Los procesos de des-cuantificación e IDCT introducen algunos errores debido a la naturaleza con pérdida de la compresión, por lo que JPEG no es ideal para imágenes que se someterán a múltiples ediciones y re-guardados. Cada vez que se guarda una imagen JPEG, vuelve a pasar por el proceso de compresión y se pierde información adicional de la imagen. Esto puede provocar una degradación notable en la calidad de la imagen con el tiempo, un fenómeno conocido como "pérdida de generación".
A pesar de la naturaleza con pérdida de la compresión JPEG, sigue siendo un formato de imagen popular debido a su flexibilidad y eficiencia. Las imágenes JPEG pueden ser muy pequeñas en tamaño de archivo, lo que las hace ideales para su uso en la web, donde el ancho de banda y los tiempos de carga son consideraciones importantes. Además, el estándar JPEG incluye un modo progresivo, que permite codificar una imagen de tal manera que se pueda decodificar en múltiples pasadas, cada pasada mejora la resolución de la imagen. Esto es particularmente útil para imágenes web, ya que permite mostrar rápidamente una versión de baja calidad de la imagen, y la calidad mejora a medida que se descargan más datos.
JPEG también tiene algunas limitaciones y no siempre es la mejor opción para todos los tipos de imágenes. Por ejemplo, no es adecuado para imágenes con bordes afilados o texto de alto contraste, ya que la compresión puede crear artefactos notables alrededor de estas áreas. Además, JPEG no admite transparencia, que es una característica proporcionada por otros formatos como PNG y GIF.
Para abordar algunas de las limitaciones del estándar JPEG original, se han desarrollado nuevos formatos, como JPEG 2000 y JPEG XR. Estos formatos ofrecen una eficiencia de compresión mejorada, soporte para profundidades de bits más altas y características adicionales como transparencia y compresión sin pérdida. Sin embargo, aún no han alcanzado el mismo nivel de adopción generalizada que el formato JPEG original.
En conclusión, el formato de imagen JPEG es un equilibrio complejo de matemáticas, psicología visual humana e informática. Su uso generalizado es un testimonio de su eficacia para reducir el tamaño de los archivos manteniendo un nivel de calidad de imagen aceptable para la mayoría de las aplicaciones. Comprender los aspectos técnicos de JPEG puede ayudar a los usuarios a tomar decisiones informadas sobre cuándo utilizar este formato y cómo optimizar sus imágenes para el equilibrio de calidad y tamaño de archivo que mejor se adapte a sus necesidades.
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.