Hoppa till huvudinnehåll
LibraTool logoLibraTool

Gratis OCR — bild till textextraherare

Extrahera text ur bilder, skärmdumpar, skannade dokument och PDF-filer (eller spara en sökbar PDF) med PP-OCRv5, helt i din webbläsare. Läser latinska, kinesiska, japanska, koreanska, kyrilliska, arabiska, devanagari-, thailändska, grekiska, tamil- och teluguskrift.

Många online-OCR-sajter laddar upp din bild och begränsar gratissidor per timme eller dag – här läses texten på din enhet, och bilden lämnar den aldrig.

Släpp filer här, eller klicka för att bläddra

JPG, PNG, WebP, BMP, PDF, HEIC, HEIF · bearbetas på din enhet

eller tryck Ctrl+V för att klistra in från urklipp

Du kan släppa flera filer på en gång

Bläddra bland filer

Tips: du kan klistra in en skärmbild med Ctrl+V

Skannade PDF-filer fungerar också: varje sida läses, och du får en sökbar PDF tillbaka.

Dina filer lämnar aldrig din enhet. All bearbetning sker lokalt i din webbläsare.

Vanliga användningar

  • Extrahera text från skärmbilderExtrahera text från skärmbilder — felmeddelanden, chattsamtal, artiklar du fotograferade.
  • Konvertera skannedePDFs och foton till textExtrahera text från skannedokument, kontrakt, kvitton och fotograferade papper.
  • OCR för 20+ språkExtrahera text från bilder på spanska, franska, kinesiska, japanska, arabiska och många andra språk.
  • Digitalisera visitkortExtrahera namn, e-post, telefonnummer från fotograferade visitkort till sökbar text.
  • Gör bilder tillgängligaExtrahera text från bilder som saknar korrekt alt-text — användbar för tillgänglighetsgranskning och stödläsare.

Så här fungerar det

OCR (Optical Character Recognition) använder här PP-OCRv5, en modelluppsättning med öppen källkod från projektet PaddleOCR, direkt i din webbläsare. Den läser tryckt text från ett foto eller en skanning utan att bilden någonsin lämnar din enhet.

  1. 1
    Textområden hittas först
    En detekteringsmodell skannar bilden och markerar varje område som ser ut som en textrad, och arbetar på en kopia som skalats så att dess längsta sida är cirka 960 pixlar. Därför fungerar ett foto av ett kvitto: modellen lokaliserar texten i stället för att anta att hela bilden är en ren sida. Det här steget är detsamma oavsett vilket språk du läser, så det laddas ner en gång – cirka 12 MB – och återanvänds.
  2. 2
    En språkmodell laddas ner för ditt valda språk
    Att läsa av formerna är skriftspecifikt, så en andra modell hämtas för det skriftsystem du valt – ungefär 8 MB för de flesta, 13 MB för koreanska och 17 MB för kinesiska och japanska. Latinsk skrift kostar cirka 19 MB totalt. Varje modell sparas i cache, så att byta tillbaka till en skrift du använt förut laddar inte ner något.
  3. 3
    Varje rad rätas upp och läses
    Varje hittad rad kontrolleras för orientering, roteras upprätt vid behov och skickas sedan till igenkänningsmodellen, som läser den tecken för tecken. Läsordningen rekonstrueras efteråt, uppifrån och ned och från vänster till höger, så att resultatet följer den layout du ser i stället för den ordning detektorn råkade hitta rutorna i.
  4. 4
    Texten returneras med rutor och konfidens
    Varje rad har en konfidenspoäng och de koordinater den kom från, så att du ser exakt vad som lästes var, och du kan exportera hOCR som behåller dessa positioner. Ren text med hög kontrast får långt över 90 %; låg upplösning, reflexer och handstil sänker värdet.

Dina bilder stannar på din enhet – de laddas inte ens upp tillfälligt för bearbetning. Själva modellfilerna hämtas från vår egen server (eller från en identisk officiell kopia om vår inte kan nås). Säkert för ID-handlingar, avtal, medicinska papper eller annan text med känsligt innehåll.

Relaterade verktyg

Vanliga frågor