Gunakan gambar yang jelas dan terang untuk ekstraksi teks yang lebih akurat.
Satu gambar pada satu waktu. Teks cetak paling baik. Tata letak yang kompleks, tabel, dan tulisan tangan mungkin tidak mempertahankan struktur aslinya.

Ekstrak teks dari gambar

Ubah gambar JPG, PNG, dan WebP menjadi teks yang dapat disunting dalam hitungan detik.

Cara mengekstrak teks dari gambar

  1. 01Pilih gambar JPG, PNG, atau WebP dari perangkat Anda.
  2. 02Pilih bahasa yang digunakan dalam gambar dan putar pratinjau jika perlu.
  3. 03Ekstrak teks, tinjau, lalu salin atau unduh file TXT.

Apa yang ditangani OCR ini

Alat ini mengenali teks cetak dalam bahasa Inggris, Vietnam, Jerman, Belanda, Tionghoa Sederhana, Jepang, Korea, dan Arab. Pindaian dan tangkapan layar yang jelas biasanya lebih baik daripada foto yang buram atau terdistorsi.

Keterbatasan OCR

Urutan pembacaan bisa tidak sempurna pada halaman multi-kolom, tabel, tulisan tangan, dan teks yang sangat melengkung.

Pertanyaan tentang OCR gambar

Kualitas gambar apa yang menghasilkan hasil OCR yang lebih baik?

Teks cetak yang jelas dan kontras tinggi paling baik. Gunakan sumber yang tajam dengan piksel yang cukup untuk karakter kecil, pencahayaan merata, kompresi terbatas, dan halaman yang difoto selurus dan sedatar mungkin. Potong latar belakang yang tidak terkait dan putar teks tegak sebelum ekstraksi. Resolusi sangat rendah, gerakan kabur, silau, bayangan, kertas bertekstur, halaman melengkung, font dekoratif, dan peningkatan gambar yang agresif dapat menggabungkan atau memecah bentuk karakter. Memperbesar sumber beresolusi rendah mungkin membantu visibilitas, tetapi tidak dapat membuat ulang detail yang tidak pernah ditangkap.

Mengapa memilih bahasa OCR yang benar itu penting?

Pilihan bahasa menentukan model pengenalan dan pola karakter yang diharapkan. Memilih bahasa Inggris untuk teks Tionghoa, Jepang, Korea, Arab, Vietnam, atau Jerman dapat menghasilkan substitusi yang masuk akal tetapi salah karena alfabet, aksen, arah, dan pola kata yang diharapkan berbeda. Pilih bahasa dominan yang terlihat di gambar. Ketika satu gambar mencampur beberapa bahasa, ekstrak bagian terpenting secara terpisah dengan bahasa yang sesuai dan bandingkan nama, angka, tanggal, dan istilah teknis dengan hati-hati karena mereka menerima lebih sedikit bantuan dari pola bahasa biasa.

Apa yang dapat memengaruhi urutan pembacaan yang terdeteksi?

OCR mengidentifikasi wilayah teks lalu mengurutkannya dari posisinya. Artikel multi-kolom, tabel, bilah sisi, formulir, keterangan, teks vertikal, label melengkung, stempel yang tumpang tindih, dan catatan tulisan tangan dapat membuat urutan yang dimaksud menjadi ambigu. Potong wilayah independen dan ekstrak secara terpisah ketika urutan penting. Setelah ekstraksi, bandingkan hasil dengan sumber dari atas ke bawah, pulihkan jeda paragraf, dan verifikasi judul, baris tabel, label, catatan kaki, dan teks yang berada di samping gambar daripada mengasumsikan tata letak dokumen lengkap telah direkonstruksi.

Bisakah OCR mempertahankan tabel dan format dokumen?

Tidak. Alat ini mengembalikan teks yang dapat diedit dan wilayah yang terdeteksi, bukan rekreasi Word, spreadsheet, atau PDF yang dapat dicari dari desain asli. Kolom dapat dibaca dalam urutan yang tidak terduga, sel tabel dapat kehilangan hubungan baris dan kolom, dan font, warna, spasi, batas, gambar, dan perabot halaman tidak dipertahankan sebagai tata letak yang cocok. Gunakan hasilnya untuk menghindari mengetik ulang, lalu bangun kembali struktur yang diperlukan di aplikasi tujuan dan bandingkan nilai penting dengan sumber sebelum mengandalkannya.

Mengapa waktu pemrosesan OCR dapat bervariasi?

Waktu tergantung pada dimensi gambar, jumlah dan ukuran wilayah teks, kompleksitas tata letak, bahasa yang dipilih, rotasi, dan sumber daya yang diperlukan untuk menyiapkan pengenalan. Foto besar dengan dokumen kecil di tengah dapat memerlukan lebih banyak pekerjaan sambil tetap menghasilkan teks yang lebih buruk daripada pindaian yang dipotong rapat. Gunakan gambar jelas terkecil yang mempertahankan karakter yang diperlukan, potong area yang tidak relevan, dan hindari memperbesar sumber yang sudah tajam berulang kali. Biarkan halaman terbuka sampai hasil atau kesalahan yang berguna muncul.

Bagaimana saya harus memverifikasi teks OCR yang diekstrak?

Bandingkan nama, tanggal, alamat, total, pemisah desimal, nomor akun, pengidentifikasi, tanda baca, dan karakter apa pun di mana satu kesalahan mengubah makna. Kebingungan umum termasuk nol dan O, satu dan huruf kecil l, tanda baca serupa, huruf beraksen, dan karakter yang terkait secara visual dalam aksara CJK atau Arab. Tinjau urutan baris dan teks yang hilang di sekitar gambar atau tabel. Untuk materi hukum, keuangan, medis, akademis, atau arsip, gunakan tinjauan kedua terhadap gambar asli sebelum menyalin hasilnya ke catatan lain.