O Reconhecimento Ótico de Caracteres (OCR) transforma imagens de texto—digitalizações, fotos de smartphone, PDFs—em strings legíveis por máquina e, cada vez mais, em dados estruturados. O OCR moderno é um pipeline que limpa uma imagem, encontra texto, lê e exporta metadados ricos para que os sistemas downstream possam pesquisar, indexar ou extrair campos. Dois padrões de saída amplamente utilizados são hOCR, um microformato HTML para texto e layout, e ALTO XML, um esquema orientado para bibliotecas/arquivos; ambos preservam posições, ordem de leitura e outras dicas de layout e são suportados por motores populares como Tesseract.
Pré-processamento. A qualidade do OCR começa com a limpeza da imagem: conversão para tons de cinza, remoção de ruído, limiarização (binarização) e correção de inclinação. Tutoriais canônicos do OpenCV cobrem limiarização global, adaptativa e Otsu —itens básicos para documentos com iluminação não uniforme ou histogramas bimodais. Quando a iluminação varia dentro de uma página (pense em fotos de celular), os métodos adaptativos geralmente superam um único limiar global; Otsu escolhe automaticamente um limiar analisando o histograma. A correção da inclinação é igualmente importante: a correção de inclinação baseada em Hough (Transformada de Linha de Hough) combinada com a binarização de Otsu é uma receita comum e eficaz em pipelines de pré-processamento de produção.
Detecção vs. reconhecimento. O OCR é normalmente dividido em detecção de texto (onde está o texto?) e reconhecimento de texto (o que ele diz?). Em cenas naturais e muitas digitalizações, detectores totalmente convolucionais como EAST preveem eficientemente quadriláteros no nível de palavra ou linha sem estágios de proposta pesados e são implementados em kits de ferramentas comuns (por exemplo, tutorial de detecção de texto do OpenCV). Em páginas complexas (jornais, formulários, livros), a segmentação de linhas/regiões e a inferência da ordem de leitura são importantes:Kraken implementa a segmentação tradicional de zona/linha e a segmentação neural de linha de base, com suporte explícito para diferentes scripts e direções (LTR/RTL/vertical).
Modelos de reconhecimento. O clássico cavalo de batalha de código aberto Tesseract (de código aberto pelo Google, com raízes na HP) evoluiu de um classificador de caracteres para um reconhecedor de sequência baseado em LSTM e pode emitir PDFs pesquisáveis, saídas amigáveis para hOCR/ALTO, e mais a partir da CLI. Os reconhecedores modernos dependem da modelagem de sequência sem caracteres pré-segmentados. Classificação Temporal Conexionista (CTC) permanece fundamental, aprendendo alinhamentos entre sequências de características de entrada e strings de rótulo de saída; é amplamente utilizado em pipelines de caligrafia e texto de cena.
Nos últimos anos, os Transformers remodelaram o OCR. TrOCR usa um codificador Vision Transformer mais um decodificador Text Transformer, treinado em grandes corpora sintéticos e, em seguida, ajustado em dados reais, com forte desempenho em benchmarks de texto impresso, manuscrito e de cena (veja também documentação do Hugging Face). Em paralelo, alguns sistemas contornam o OCR para compreensão downstream: Donut (Document Understanding Transformer) é um codificador-decodificador livre de OCR que produz diretamente respostas estruturadas (como JSON de chave-valor) a partir de imagens de documentos (repositório, cartão do modelo), evitando o acúmulo de erros quando uma etapa separada de OCR alimenta um sistema de IE.
Se você quer leitura de texto completa em vários scripts, EasyOCR oferece uma API simples com mais de 80 modelos de linguagem, retornando caixas, texto e confianças — útil para protótipos e scripts não latinos. Para documentos históricos, Kraken brilha com segmentação de linha de base e ordem de leitura consciente do script; para treinamento flexível no nível da linha, Calamari se baseia na linhagem Ocropy (Ocropy) com reconhecedores (multi-)LSTM+CTC e uma CLI para ajuste fino de modelos personalizados.
A generalização depende dos dados. Para caligrafia, o Banco de Dados de Caligrafia IAM fornece frases em inglês de diversos escritores para treinamento e avaliação; é um conjunto de referência de longa data para reconhecimento de linha e palavra. Para texto de cena, COCO-Text sobrepôs anotações extensas sobre o MS-COCO, com rótulos para impresso/manuscrito, legível/ilegível, script e transcrições completas (veja também a página original do projeto). O campo também depende muito do pré-treinamento sintético: SynthText in the Wild renderiza texto em fotografias com geometria e iluminação realistas, fornecendo enormes volumes de dados para pré-treinar detectores e reconhecedores (referência código e dados).
As competições sob a égide do Robust Reading do ICDAR mantêm a avaliação fundamentada. As tarefas recentes enfatizam a detecção/leitura de ponta a ponta e incluem a ligação de palavras em frases, com o código oficial relatando precisão/recall/F-score, interseção sobre união (IoU) e métricas de distância de edição no nível do caractere — espelhando o que os praticantes devem rastrear.
O OCR raramente termina em texto simples. Arquivos e bibliotecas digitais preferem ALTO XML porque ele codifica o layout físico (blocos/linhas/palavras com coordenadas) juntamente com o conteúdo, e combina bem com o empacotamento METS. O microformato hOCR , por outro lado, incorpora a mesma ideia em HTML/CSS usando classes como ocr_line e ocrx_word, tornando mais fácil exibir, editar и transformar com ferramentas da web. O Tesseract expõe ambos — por exemplo, gerando hOCR ou PDFs pesquisáveis diretamente da CLI (guia de saída de PDF); wrappers de Python como pytesseract adicionam conveniência. Existem conversores para traduzir entre hOCR e ALTO quando os repositórios têm padrões de ingestão fixos — veja esta lista com curadoria de ferramentas de formato de arquivo OCR.
A tendência mais forte é a convergência: detecção, reconhecimento, modelagem de linguagem e até mesmo decodificação específica da tarefa estão se fundindo em pilhas unificadas de Transformer. O pré-treinamento em grandes corpora sintéticos continua sendo um multiplicador de força. Os modelos livres de OCR competirão agressivamente onde quer que o alvo seja saídas estruturadas em vez de transcrições literais. Espere também implantações híbridas: um detector leve mais um reconhecedor no estilo TrOCR para texto longo e um modelo no estilo Donut para formulários e recibos.
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Reconhecimento óptico de caracteres (OCR) é uma tecnologia usada para converter diferentes tipos de documentos, como documentos de papel digitalizados, arquivos PDF ou imagens capturadas por uma câmera digital, em dados editáveis e pesquisáveis.
O OCR digitaliza a imagem ou documento de entrada, decompõe a imagem em caracteres individuais e, em seguida, compara cada caractere com um banco de dados de formas de caracteres usando o reconhecimento de padrões ou recursos.
O OCR é usado em várias indústrias e aplicações, incluindo a digitalização de documentos impressos, aproveitando serviços de texto para fala, automatizando o processo de entrada de dados e ajudando usuários com deficiência visual a interagir com o texto de maneira mais eficaz.
Apesar de as tecnologias OCR terem melhorado significativamente, elas não são infalíveis. A precisão pode variar dependendo da qualidade do documento original e das características específicas do software OCR usado.
Embora o OCR seja projetado principalmente para reconhecer texto impresso, alguns sistemas OCR avançados também podem reconhecer a escrita à mão legível. No entanto, o reconhecimento da escrita à mão é geralmente menos preciso, devido à variabilidade dos estilos de escrita individuais.
Sim, muitos softwares OCR podem reconhecer vários idiomas. No entanto, você deve garantir que o idioma que você precisa está suportado no software que está usando.
OCR é a sigla de Optical Character Recognition (Reconhecimento Óptico de Caracteres), que é usado para reconhecer o texto impresso, enquanto o ICR, ou Intelligent Character Recognition (Reconhecimento Inteligente de Caracteres), é uma tecnologia mais avançada utilizada para reconhecer a escrita à mão.
O OCR é mais eficiente ao processar fontes claras e legíveis e tamanhos de texto padrão. Embora seja capaz de reconhecer variações de fontes e tamanhos, a sua precisão pode diminuir ao processar fontes não convencionais ou tamanhos de texto muito pequenos.
O OCR pode ter problemas em processar documentos de baixa resolução, fontes complexas, texto de má qualidade de impressão, texto manuscrito ou documentos onde o texto se confunde com o fundo. Além disso, embora o OCR possa reconhecer muitos idiomas, pode não ser capaz de cobrir todos os idiomas de forma perfeita.
Sim, o OCR pode escanear texto e fundos coloridos, mas é mais eficaz com combinações de cores de alto contraste, como texto preto sobre fundo branco. Se o contraste entre a cor do texto e do fundo não for suficiente, a precisão pode diminuir.
O formato JPEG 2000 Multi-layer (JPM) é uma extensão do padrão JPEG 2000, que é um padrão de compressão de imagem e sistema de codificação. Ele foi criado pelo comitê Joint Photographic Experts Group em 2000 com a intenção de substituir o padrão JPEG original. O JPEG 2000 é conhecido por sua alta eficiência de compressão e sua capacidade de lidar com uma ampla gama de tipos de imagem, incluindo imagens em tons de cinza, coloridas e multicomponentes. O formato JPM estende especificamente os recursos do JPEG 2000 para incluir suporte a documentos compostos, que podem conter uma mistura de texto, gráficos e imagens.
O JPM é definido na Parte 6 do JPEG 2000 Suite (ISO/IEC 15444-6) e foi projetado para encapsular várias imagens e dados relacionados em um único arquivo. Isso o torna particularmente útil para aplicações como imagens de documentos, imagens médicas e imagens técnicas, onde diferentes tipos de conteúdo precisam ser armazenados juntos. O formato JPM permite o armazenamento eficiente de páginas dentro de um documento, cada uma das quais pode conter várias regiões de imagem com características diferentes, bem como dados não relacionados à imagem, como anotações ou metadados.
Um dos principais recursos do JPM é o uso do fluxo de código JPEG 2000 (JPX), que é uma versão estendida do fluxo de código JPEG 2000 básico (JP2). O JPX suporta uma gama mais ampla de espaços de cores, metadados mais sofisticados e profundidades de bits mais altas. Em um arquivo JPM, cada imagem ou "camada" é armazenada como um fluxo de código JPX separado. Isso permite que cada camada seja compactada de acordo com suas próprias características, o que pode levar a uma compactação mais eficiente e resultados de maior qualidade, especialmente para documentos compostos com diversos tipos de conteúdo.
A estrutura de um arquivo JPM é hierárquica e consiste em uma série de caixas. Uma caixa é uma unidade independente que inclui um cabeçalho e dados. O cabeçalho especifica o tipo e o comprimento da caixa, enquanto os dados contêm o conteúdo real. A caixa de nível superior em um arquivo JPM é a caixa de assinatura, que identifica o arquivo como um arquivo da família JPEG 2000. Após a caixa de assinatura, há caixas de tipo de arquivo, caixas de cabeçalho e caixas de conteúdo, entre outras. As caixas de cabeçalho contêm informações sobre o arquivo, como o número de páginas e os atributos de cada página, enquanto as caixas de conteúdo contêm os dados da imagem e quaisquer dados não relacionados à imagem associados.
Em termos de compactação, os arquivos JPM podem usar métodos de compactação com e sem perdas. A compactação sem perdas garante que os dados originais da imagem possam ser perfeitamente reconstruídos a partir dos dados compactados, o que é crucial para aplicações onde a integridade da imagem é fundamental, como imagens médicas. A compactação com perdas, por outro lado, permite tamanhos de arquivo menores descartando alguns dos dados da imagem, o que pode ser aceitável em situações onde a fidelidade perfeita não é necessária.
O JPM também suporta o conceito de "decodificação progressiva", o que significa que uma versão de baixa resolução de uma imagem pode ser exibida enquanto a imagem de resolução total ainda está sendo baixada ou processada. Isso é particularmente útil para imagens grandes ou conexões de rede lentas, pois permite que os usuários obtenham uma visualização rápida sem ter que esperar que o arquivo inteiro esteja disponível.
Outro aspecto importante do JPM é seu suporte a metadados. Os metadados em arquivos JPM podem incluir informações sobre o documento, como autor, título e palavras-chave, bem como informações sobre cada imagem, como data de captura, configurações da câmera e localização geográfica. Esses metadados podem ser armazenados no formato XML, tornando-os facilmente acessíveis e modificáveis. Além disso, o JPM suporta a inclusão de perfis ICC, que definem o espaço de cores das imagens, garantindo uma reprodução de cores precisa em diferentes dispositivos.
Os arquivos JPM também são capazes de armazenar várias versões de uma imagem, cada uma com resoluções ou configurações de qualidade diferentes. Esse recurso, conhecido como "multicamadas", permite um armazenamento e transmissão mais eficientes, pois a versão apropriada de uma imagem pode ser selecionada com base nas necessidades específicas da aplicação ou na largura de banda disponível.
A segurança é outra área em que o JPM oferece recursos robustos. O formato suporta a inclusão de assinaturas digitais e criptografia, que podem ser usadas para verificar a autenticidade do documento e proteger informações confidenciais. Isso é particularmente importante em campos como gerenciamento de documentos jurídicos e médicos, onde a integridade e a confidencialidade dos documentos são de extrema importância.
Apesar de suas muitas vantagens, o formato JPM não teve ampla adoção, particularmente no mercado consumidor. Isso se deve em parte à complexidade do formato e aos recursos computacionais necessários para processar arquivos JPM. Além disso, a família de padrões JPEG 2000, incluindo o JPM, tem sido sujeita a problemas de licenciamento de patentes, o que dificultou sua adoção em comparação com o padrão JPEG original, que geralmente não é sobrecarregado por patentes.
Para desenvolvedores de software e engenheiros que trabalham com arquivos JPM, existem várias bibliotecas e ferramentas disponíveis que fornecem suporte ao formato. Isso inclui a biblioteca OpenJPEG, que é um codec JPEG 2000 de código aberto, e ofertas comerciais de várias empresas de software de imagem. Ao trabalhar com arquivos JPM, os desenvolvedores devem estar familiarizados com a sintaxe do fluxo de código JPEG 2000, bem como com os requisitos específicos para lidar com documentos compostos e metadados.
Concluindo, o formato de imagem JPM é uma extensão poderosa do padrão JPEG 2000 que oferece uma gama de recursos adequados para armazenar e gerenciar documentos compostos. Seu suporte a várias camadas de imagem, decodificação progressiva, metadados, multicamadas e recursos de segurança o tornam uma escolha ideal para aplicações profissionais e técnicas onde a qualidade da imagem e a integridade do documento são críticas. Embora possa não ser tão comumente usado quanto outros formatos de imagem, seus recursos especializados garantem que ele permaneça uma ferramenta importante em campos como imagens de documentos e imagens médicas.
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