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 tend ência 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 de imagem WBMP (Wireless Bitmap) é um formato de arquivo gráfico monocromático otimizado para dispositivos móveis com recursos gráficos e computacionais limitados, como os primeiros telefones celulares e PDAs (Assistentes Digitais Pessoais). Introduzido no final da década de 1990, ele foi projetado para fornecer um meio eficiente de transmitir informações gráficas por redes sem fio, que, na época, eram significativamente mais lentas e menos confiáveis do que as conexões de internet móvel de hoje. O WBMP faz parte do WAP (Wireless Application Protocol), um conjunto de protocolos que permite que dispositivos móveis acessem conteúdo da web.
Uma imagem WBMP consiste inteiramente em pixels pretos e brancos, sem suporte para tons de cinza ou cores. Essa limitação severa foi uma decisão prática, refletindo as capacidades limitadas de exibição dos primeiros dispositivos móveis e a necessidade de conservar largura de banda. Cada pixel em uma imagem WBMP pode estar em apenas um dos dois estados: preto ou branco. Essa natureza binária simplifica a estrutura de dados da imagem, tornando-a mais compacta e fácil de processar em dispositivos com recursos limitados.
O formato WBMP segue uma estrutura relativamente simples, tornando-o fácil de analisar e renderizar em uma ampla gama de dispositivos. Um arquivo WBMP começa com um campo de tipo, indicando o tipo de imagem codificada. Para arquivos WBMP padrão, esse campo de tipo é definido como 0, especificando uma imagem monocromática básica. Após o campo de tipo, dois campos inteiros de vários bytes especificam a largura e a altura da imagem, respectivamente. Eles são codificados usando um formato de comprimento variável, que usa largura de banda de forma conservadora, consumindo apenas os bytes necessários para representar as dimensões.
Após a seção de cabeçalho, o corpo de um arquivo WBMP contém os dados de pixel. Cada pixel é representado por um único bit: 0 para branco e 1 para preto. Por causa disso, oito pixels podem ser compactados em um único byte, tornando os arquivos WBMP excepcionalmente compactos, especialmente quando comparados a formatos mais comuns como JPEG ou PNG. Essa eficiência era crucial para dispositivos e redes da era móvel para a qual o WBMP foi projetado, que muitas vezes tinham limitações rígidas em armazenamento de dados e velocidades de transmissão.
Um dos principais pontos fortes do formato WBMP é sua simplicidade. A abordagem minimalista do formato o torna altamente eficiente para os tipos de imagens básicas, semelhantes a ícones, que normalmente eram usadas para transmitir, como logotipos, gráficos simples e texto estilizado. Essa eficiência se estende ao processamento necessário para exibir as imagens. Como os arquivos são pequenos e o formato é direto, a decodificação e a renderização podem ser feitas rapidamente, mesmo em hardware com poder computacional muito limitado. Isso fez do WBMP uma escolha ideal para as primeiras gerações de dispositivos móveis, que muitas vezes lutavam com formatos de imagem mais complexos ou com muitos dados.
Apesar de suas vantagens para uso em ambientes restritos, o formato WBMP tem limitações significativas. A mais óbvia é sua restrição a imagens monocromáticas, o que limita inerentemente o escopo do conteúdo gráfico que pode ser efetivamente representado. À medida que as telas dos dispositivos móveis evoluíram para suportar imagens coloridas e as expectativas dos usuários por conteúdo de mídia mais rico cresceram, a necessidade de formatos de imagem mais versáteis tornou-se aparente. Além disso, a natureza binária das imagens WBMP significa que elas não têm a nuance e os detalhes possíveis com imagens em tons de cinza ou coloridas, tornando-as inadequadas para gráficos ou fotografias mais detalhados.
Com o avanço da tecnologia móvel e da infraestrutura de rede, a relevância do formato WBMP diminuiu. Os smartphones modernos possuem processadores poderosos e telas coloridas de alta resolução, muito distantes dos dispositivos para os quais o formato WBMP foi originalmente projetado. Da mesma forma, as redes móveis de hoje oferecem velocidades de transmissão de dados significativamente mais altas, tornando a transmissão de formatos de imagem mais complexos e com muitos dados, como JPEG ou PNG, viável, mesmo para conteúdo da web em tempo real. Consequentemente, o uso do WBMP foi amplamente eliminado em favor desses formatos mais capazes.
Além disso, o desenvolvimento de padrões e protocolos da web também contribuiu para a obsolescência do WBMP. A proliferação de HTML5 e CSS3 permite que conteúdo da web muito mais sofisticado seja entregue a dispositivos móveis, incluindo gráficos vetoriais e imagens em formatos com maior qualidade e fidelidade de cores do que o WBMP poderia oferecer. Com essas tecnologias, os desenvolvedores da web podem criar conteúdo interativo e detalhado que se adapta a uma ampla gama de dispositivos e tamanhos de tela, diminuindo ainda mais a praticidade de usar um formato tão limitado quanto o WBMP.
Apesar de sua obsolescência, entender o formato WBMP oferece insights valiosos sobre a evolução da computação móvel e as maneiras pelas quais as restrições tecnológicas moldam o design de software e protocolo. O formato WBMP é um excelente exemplo de como designers e engenheiros trabalharam dentro das limitações de seu tempo para criar soluções funcionais. Sua simplicidade e eficiência refletem um período em que largura de banda, poder de processamento e armazenamento eram escassos, exigindo abordagens inovadoras para compactação e otimização de dados.
Em conclusão, o formato de imagem WBMP desempenhou um papel crucial durante um período formativo no desenvolvimento da computação móvel, oferecendo uma solução prática para transmitir e exibir conteúdo gráfico simples nos primeiros dispositivos móveis. Embora tenha sido amplamente substituído por formatos de imagem mais versáteis e capazes, ele continua sendo uma parte importante da história da tecnologia móvel. Ele serve como um lembrete da evolução constante da tecnologia, adaptando-se às mudanças de recursos e às necessidades do usuário, e ilustra a importância das considerações de design no desenvolvimento de protocolos e formatos que são eficientes e adaptáveis.
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