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.
El formato de imagen JPS, abreviatura de JPEG Stereo, es un formato de archivo utilizado para almacenar fotografías estereoscópicas tomadas por cámaras digitales o creadas por software de renderizado 3D. Es esencialmente una disposición de dos imágenes JPEG una al lado de la otra dentro de un solo archivo que, cuando se ve a través del software o hardware apropiado, proporciona un efecto 3D. Este formato es particularmente útil para crear una ilusión de profundidad en las imágenes, lo que mejora la experiencia de visualización para los usuarios con sistemas de visualización compatibles o gafas 3D.
El formato JPS aprovecha la técnica de compresión JPEG (Joint Photographic Experts Group) bien establecida para almacenar las dos im ágenes. JPEG es un método de compresión con pérdida, lo que significa que reduce el tamaño del archivo descartando selectivamente información menos importante, a menudo sin una disminución notable en la calidad de la imagen para el ojo humano. Esto hace que los archivos JPS sean relativamente pequeños y manejables, a pesar de contener dos imágenes en lugar de una.
Un archivo JPS es esencialmente un archivo JPEG con una estructura específica. Contiene dos imágenes comprimidas en JPEG una al lado de la otra dentro de un solo cuadro. Estas imágenes se denominan imágenes del ojo izquierdo y del ojo derecho, y representan perspectivas ligeramente diferentes de la misma escena, imitando la ligera diferencia entre lo que ve cada uno de nuestros ojos. Esta diferencia es lo que permite la percepción de profundidad cuando las imágenes se ven correctamente.
La resolución estándar para una imagen JPS suele ser el doble del ancho de una imagen JPEG estándar para acomodar tanto la imagen izquierda como la derecha. Por ejemplo, si una imagen JPEG estándar tiene una resolución de 1920x1080 píxeles, una imagen JPS tendría una resolución de 3840x1080 píxeles, con cada imagen lado a lado ocupando la mitad del ancho total. Sin embargo, la resolución puede variar según la fuente de la imagen y el uso previsto.
Para ver una imagen JPS en 3D, el espectador debe utilizar un dispositivo de visualización o software compatible que pueda interpretar las imágenes una al lado de la otra y presentarlas a cada ojo por separado. Esto se puede lograr a través de varios métodos, como el 3D anaglifo, donde las imágenes se filtran por color y se ven con gafas de colores; 3D polarizado, donde las imágenes se proyectan a través de filtros polarizados y se ven con gafas polarizadas; o 3D de obturador activo, donde las imágenes se muestran alternativamente y se sincronizan con gafas de obturador que se abren y cierran rápidamente para mostrar a cada ojo la imagen correcta.
La estructura del archivo de una imagen JPS es similar a la de un archivo JPEG estándar. Contiene un encabezado, que incluye el marcador SOI (Inicio de imagen), seguido de una serie de segmentos que contienen varias partes de metadatos y los datos de la imagen en sí. Los segmentos incluyen los marcadores APP (Aplicación), que pueden contener información como los metadatos Exif, y el segmento DQT (Definir tabla de cuantificación), que define las tablas de cuantificación utilizadas para comprimir los datos de la imagen.
Uno de los segmentos clave en un archivo JPS es el segmento JFIF (Formato de intercambio de archivos JPEG), que especifica que el archivo cumple con el estándar JFIF. Este segmento es importante para garantizar la compatibilidad con una amplia gama de software y hardware. También incluye información como la relación de aspecto y la resolución de la imagen en miniatura, que se puede utilizar para vistas previas rápidas.
Los datos de imagen reales en un archivo JPS se almacenan en el segmento SOS (Inicio de escaneo), que sigue al encabezado y los segmentos de metadatos. Este segmento contiene los datos de imagen comprimidos tanto para la imagen izquierda como para la derecha. Los datos se codifican utilizando el algoritmo de compresión JPEG, que implica una serie de pasos que incluyen conversión de espacio de color, submuestreo, transformada discreta del coseno (DCT), cuantificación y codificación de entropía.
La conversión del espacio de color es el proceso de convertir los datos de la imagen del espacio de color RGB, que se utiliza comúnmente en cámaras digitales y pantallas de computadora, al espacio de color YCbCr, que se utiliza en la compresión JPEG. Esta conversión separa la imagen en un componente de luminancia (Y), que representa los niveles de brillo, y dos componentes de crominancia (Cb y Cr), que representan la información de color. Esto es beneficioso para la compresión porque el ojo humano es más sensible a los cambios de brillo que de color, lo que permite una compresión más agresiva de los componentes de crominancia sin afectar significativamente la calidad de imagen percibida.
El submuestreo es un proceso que aprovecha la menor sensibilidad del ojo humano al detalle del color al reducir la resolución de los componentes de crominancia en relación con el componente de luminancia. Las relaciones de submuestreo comunes incluyen 4:4:4 (sin submuestreo), 4:2:2 (reduciendo la resolución horizontal de la crominancia a la mitad) y 4:2:0 (reduciendo tanto la resolución horizontal como vertical de la crominancia a la mitad). La elección de la relación de submuestreo puede afectar el equilibrio entre la calidad de la imagen y el tamaño del archivo.
La transformada discreta del coseno (DCT) se aplica a pequeños bloques de la imagen (normalmente 8x8 píxeles) para convertir los datos del dominio espacial al dominio de la frecuencia. Este paso es crucial para la compresión JPEG porque permite la separación de los detalles de la imagen en componentes de importancia variable, siendo los componentes de mayor frecuencia a menudo menos perceptibles para el ojo humano. Estos componentes pueden entonces cuantificarse, o reducirse en precisión, para lograr la compresión.
La cuantificación es el proceso de mapear un rango de valores a un solo valor cuántico, reduciendo efectivamente la precisión de los coeficientes DCT. Aquí es donde entra en juego la naturaleza con pérdida de la compresión JPEG, ya que se descarta parte de la información de la imagen. El grado de cuantificación está determinado por las tablas de cuantificación especificadas en el segmento DQT, y se puede ajustar para equilibrar la calidad de la imagen con el tamaño del archivo.
El paso final en el proceso de compresión JPEG es la codificación de entropía, que es una forma de compresión sin pérdida. El método más común utilizado en JPEG es la codificación Huffman, que asigna códigos más cortos a valores más frecuentes y códigos más largos a valores menos frecuentes. Esto reduce el tamaño general de los datos de la imagen sin ninguna pérdida adicional de información.
Además de las técnicas de compresión JPEG estándar, el formato JPS también puede incluir metadatos específicos relacionados con la naturaleza estereoscópica de las imágenes. Estos metadatos pueden incluir información sobre la configuración de paralaje, los puntos de convergencia y cualquier otro dato que pueda ser necesario para mostrar correctamente el efecto 3D. Estos metadatos generalmente se almacenan en los segmentos APP del archivo.
El formato JPS es compatible con una variedad de aplicaciones de software y dispositivos, incluidos televisores 3D, cascos de realidad virtual y visores de fotos especializados. Sin embargo, no es tan compatible como el formato JPEG estándar, por lo que los usuarios pueden necesitar utilizar un software específico o convertir los archivos JPS a otro formato para una compatibilidad más amplia.
Uno de los desafíos con el formato JPS es garantizar que las imágenes izquierda y derecha estén correctamente alineadas y tengan el paralaje correcto. La desalineación o el paralaje incorrecto pueden provocar una experiencia de visualización incómoda y pueden causar fatiga visual o dolores de cabeza. Por lo tanto, es importante que los fotógrafos y artistas 3D capturen o creen cuidadosamente las imágenes con los parámetros estereoscópicos correctos.
En conclusión, el formato de imagen JPS es un formato de archivo especializado diseñado para almacenar y mostrar imágenes estereoscópicas. Se basa en las técnicas de compresión JPEG establecidas para crear una forma compacta y eficiente de almacenar fotografías en 3D. Si bien ofrece una experiencia de visualización única, el formato requiere hardware o software compatible para ver las imágenes en 3D y puede presentar desafíos en términos de alineación y paralaje. A pesar de estos desafíos, el formato JPS sigue siendo una herramienta valiosa para fotógrafos, artistas 3D y entusiastas que desean capturar y compartir la profundidad y el realismo del mundo en formato digital.
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