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Reconocimiento de texto en imágenes
💡 Sugerencia: Presione Ctrl+V en cualquier lugar de esta página para pegar una captura de pantalla y subirla directamente.
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Herramienta de reconocimiento de texto en imágenes
Herramienta de reconocimiento y extracción de texto en imágenes en línea. No se suben imágenes al servidor, todas las operaciones se realizan en el navegador, garantizando la seguridad de la información.
Admite reconocimiento mixto chino/inglés, con funciones prácticas como eliminar espacios, copiar y limpiar, para extraer rápidamente texto impreso de capturas de pantalla, escaneos y otras imágenes, mejorando la eficiencia de entrada de texto.
Sus características son las siguientes:
- Fácil de usar: admite dos métodos: subir imágenes manualmente y pegar capturas de pantalla con Ctrl+V.
- Privacidad y seguridad: reconocimiento local, sin fuga de datos de imágenes y texto.
- Funcionalidad práctica: incluye organización de resultados, copia y restablecimiento con un solo clic, fácil de aprender.
Cómo usar el reconocimiento de texto en imágenes
- Cargar imagen: haga clic en «Seleccionar imagen» para subir una imagen local, o después de tomar una captura de pantalla, presione Ctrl+V para pegarla directamente en la página.
- Iniciar reconocimiento: una vez cargada la imagen, haga clic en el botón «Reconocer» y espere unos segundos para ver los resultados extraídos.
- Procesar resultados: (opcional) haga clic en «Eliminar espacios» para quitar espacios adicionales (manteniendo saltos de línea), haga clic en «Copiar» para pegar los resultados en otro documento.
- Limpiar y restablecer: al procesar la siguiente imagen, haga clic en «Limpiar» para restaurar el estado inicial y repita los pasos anteriores.
Notas comunes
Error al cargar la imagen: verifique si la imagen está dañada, vuelva a subir/pegarla.Gran desviación en los resultados de reconocimiento: optimice la claridad de la imagen, recorte áreas irrelevantes y vuelva a intentarlo.
Error al copiar: asegúrese de usar un entorno HTTPS o la herramienta localhost local.
La calidad de la imagen es clave para la precisión del reconocimiento; intente usar imágenes claras y bien formateadas.