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 PDB (Protein Data Bank) no es un formato de "imagen" tradicional como JPEG o PNG, sino más bien un formato de datos que almacena información estructural tridimensional sobre proteínas, ácidos nucleicos y ensamblajes complejos. El formato PDB es una piedra angular de la bioinformática y la biología estructural, ya que permite a los científicos visualizar, compartir y analizar las estructuras moleculares de las macromoléculas biológicas. El archivo PDB es administrado por el Worldwide Protein Data Bank (wwPDB), que garantiza que los datos PDB estén disponibles de forma gratuita y pública para la comunidad global.
El formato PDB se desarrolló por primera vez a principios de la década de 1970 para satisfacer la creciente necesidad de un método estandarizado de representación de estructuras moleculares. Desde entonces, ha evolucionado para adaptarse a una amplia gama de datos moleculares. El formato está basado en texto y puede ser leído por humanos y procesado por computadoras. Consiste en una serie de registros, cada uno de los cuales comienza con un identificador de línea de seis caracteres que especifica el tipo de información contenida en ese registro. Los registros proporcionan una descripción detallada de la estructura, incluidas las coordenadas atómicas, la conectividad y los datos experimentales.
Un archivo PDB típico comienza con una sección de encabezado, que incluye metadatos sobre la estructura de la proteína o el ácido nucleico. Esta sección contiene registros como TITLE, que proporciona una breve descripción de la estructura; COMPND, que enumera los componentes químicos; y SOURCE, que describe el origen de la molécula biológica. El encabezado también incluye el registro AUTHOR, que enumera los nombres de las personas que determinaron la estructura, y el registro JOURNAL, que proporciona una cita a la literatura donde se describió la estructura por primera vez.
Después del encabezado, el archivo PDB contiene la información de secuencia primaria de la macromolécula en los registros SEQRES. Estos registros enumeran la secuencia de residuos (aminoácidos para proteínas, nucleótidos para ácidos nucleicos) tal como aparecen en la cadena. Esta información es crucial para comprender la relación entre la secuencia de una molécula y su estructura tridimensional.
Los registros ATOM son posiblemente la parte más importante de un archivo PDB, ya que contienen las coordenadas de cada átomo en la molécula. Cada registro ATOM incluye el número de serie del átomo, el nombre del átomo, el nombre del residuo, el identificador de la cadena, el número de secuencia del residuo y las coordenadas cartesianas x, y y z del átomo en angstroms. Los registros ATOM permiten la reconstrucción de la estructura tridimensional de la molécula, que se puede visualizar utilizando software especializado como PyMOL, Chimera o VMD.
Además de los registros ATOM, hay registros HETATM para átomos que forman parte de residuos o ligandos no estándar, como iones metálicos, moléculas de agua u otras moléculas pequeñas unidas a la proteína o al ácido nucleico. Estos registros tienen un formato similar a los registros ATOM, pero se distinguen para facilitar la identificación de componentes no macromoleculares dentro de la estructura.
La información de conectividad se proporciona en los registros CONECT, que enumeran los enlaces entre átomos. Estos registros no son obligatorios, ya que la mayoría del software de visualización y análisis molecular puede inferir la conectividad basándose en las distancias entre átomos. Sin embargo, son cruciales para definir enlaces inusuales o para estructuras con complejos de coordinación de metales, donde la unión puede no ser obvia solo a partir de las coordenadas atómicas.
El formato PDB también incluye registros para especificar elementos de estructura secundaria, como hélices alfa y láminas beta. Los registros HELIX y SHEET identifican estas estructuras y brindan información sobre su ubicación dentro de la secuencia. Esta información ayuda a comprender los patrones de plegamiento de la macromolécula y es esencial para estudios comparativos y modelado.
Los datos experimentales y los métodos utilizados para determinar la estructura también se documentan en el archivo PDB. Registros como EXPDTA describen la técnica experimental (por ejemplo, cristalografía de rayos X, espectroscopia RMN), mientras que los registros REMARK pueden contener una amplia variedad de comentarios y anotaciones sobre la estructura, incluidos detalles sobre la recopilación de datos, la resolución y las estadísticas de refinamiento.
El registro END indica el final del archivo PDB. Es importante tener en cuenta que si bien el formato PDB se usa ampliamente, tiene algunas limitaciones debido a su antigüedad y al formato de ancho de columna fijo, lo que puede generar problemas con estructuras modernas que tienen una gran cantidad de átomos o requieren mayor precisión. Para abordar estas limitaciones, se ha desarrollado un formato actualizado llamado mmCIF (archivo de información cristalográfica macromolecular), que ofrece un marco más flexible y extensible para representar estructuras macromoleculares.
A pesar del desarrollo del formato mmCIF, el formato PDB sigue siendo popular debido a su simplicidad y la gran cantidad de herramientas de software que lo admiten. Los investigadores a menudo convierten entre los formatos PDB y mmCIF según sus necesidades y las herramientas que utilizan. La longevidad del formato PDB es un testimonio de su papel fundamental en el campo de la biología estructural y su eficacia para transmitir información estructural compleja de una manera relativamente sencilla.
Para trabajar con archivos PDB, los científicos utilizan una variedad de herramientas computacionales. El software de visualización molecular permite a los usuarios cargar archivos PDB y ver las estructuras en tres dimensiones, rotarlas, acercar y alejar y aplicar diferentes estilos de renderizado para comprender mejor la disposición espacial de los átomos. Estas herramientas a menudo brindan funcionalidades adicionales, como medir distancias, ángulos y diedros, simular dinámicas moleculares y analizar interacciones dentro de la estructura o con posibles ligandos.
El formato PDB también juega un papel crucial en la biología computacional y el descubrimiento de fármacos. La información estructural de los archivos PDB se utiliza en el modelado de homología, donde la estructura conocida de una proteína relacionada se utiliza para predecir la estructura de una proteína de interés. En el diseño de fármacos basado en la estructura, los archivos PDB de las proteínas diana se utilizan para seleccionar y optimizar posibles compuestos farmacológicos, que luego pueden sintetizarse y probarse en el laboratorio.
El impacto del formato PDB se extiende más allá de los proyectos de investigación individuales. El Protein Data Bank en sí es un repositorio que actualmente contiene más de 150.000 estructuras y continúa creciendo a medida que se determinan y depositan nuevas estructuras. Esta base de datos es un recurso invaluable para la educación, ya que permite a los estudiantes explorar y aprender sobre las estructuras de las macromoléculas biológicas. También sirve como un registro histórico del progreso en biología estructural durante las últimas décadas.
En conclusión, el formato de imagen PDB es una herramienta fundamental en el campo de la biología estructural, que proporciona un medio para almacenar, compartir y analizar las estructuras tridimensionales de las macromoléculas biológicas. Si bien tiene algunas limitaciones, su amplia adopción y el desarrollo de un rico ecosistema de herramientas para su uso aseguran que seguirá siendo un formato clave en el futuro previsible. A medida que el campo de la biología estructural continúa evolucionando, es probable que el formato PDB sea complementado por formatos más avanzados como mmCIF, pero su legado perdurará como la base sobre la cual se construye la biología estructural moderna.
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