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OCR, ou Reconhecimento Óptico de Caracteres, é uma tecnologia usada para converter diferentes tipos de documentos, como documentos em papel digitalizados, arquivos em PDF ou imagens capturadas por uma câmera digital, em dados editáveis e pesquisáveis.

Na primeira etapa do OCR, uma imagem de um documento de texto é digitalizada. Isso pode ser uma foto ou um documento escaneado. O objetivo dessa etapa é fazer uma cópia digital do documento, em vez de exigir transcrição manual. Além disso, esse processo de digitalização também pode ajudar a aumentar a longevidade dos materiais, pois pode reduzir a manipulação de recursos frágeis.

Após o documento ser digitalizado, o software de OCR separa a imagem em caracteres individuais para reconhecimento. Isso é chamado de processo de segmentação. A segmentação divide o documento em linhas, palavras e, em última instância, em caracteres individuais. Essa divisão é um processo complexo devido aos inúmeros fatores envolvidos -- diferentes fontes, diferentes tamanhos de texto e alinhamento variável do texto, apenas para citar alguns.

Após a segmentação, o algoritmo de OCR utiliza o reconhecimento de padrões para identificar cada caractere individual. Para cada caractere, o algoritmo o compara com um banco de dados de formas de caracteres. A correspondência mais próxima é então selecionada como a identidade do caractere. No reconhecimento de características, uma forma mais avançada de OCR, o algoritmo não apenas examina a forma, mas também leva em consideração linhas e curvas em um padrão.

OCR possui inúmeras aplicações práticas -- desde a digitalização de documentos impressos, permitindo serviços de texto para fala, automação de processos de entrada de dados, até mesmo auxiliando usuários com deficiência visual a interagir melhor com texto. No entanto, vale ressaltar que o processo de OCR não é infalível e pode cometer erros, especialmente ao lidar com documentos de baixa resolução, fontes complexas ou textos com má impressão. Portanto, a precisão dos sistemas de OCR varia significativamente dependendo da qualidade do documento original e das especificidades do software de OCR utilizado.

OCR é uma tecnologia essencial nas práticas modernas de extração e digitalização de dados. Ela economiza tempo e recursos significativos, mitigando a necessidade de entrada manual de dados e oferecendo uma abordagem confiável e eficiente para transformar documentos físicos em formato digital.

Perguntas frequentes

O que é OCR?

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.

Como o OCR funciona?

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.

Quais são as aplicações práticas do OCR?

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.

O OCR é sempre 100% preciso?

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.

O OCR pode reconhecer a escrita à mão?

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.

O OCR pode processar vários idiomas?

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.

Qual é a diferença entre OCR e ICR?

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 pode processar todas as fontes e tamanhos de texto?

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.

Quais são as limitações da tecnologia OCR?

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.

O OCR pode escanear texto colorido ou fundo colorido?

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 que é o formato JPM?

Sintaxe de Formato de Arquivo JPEG-2000

O formato de imagem JPEG (Joint Photographic Experts Group), comumente conhecido como JPG, é um método amplamente utilizado de compressão com perdas para imagens digitais, particularmente para aquelas imagens produzidas por fotografia digital. O grau de compressão pode ser ajustado, permitindo uma troca selecionável entre o tamanho do armazenamento e a qualidade da imagem. O JPEG normalmente atinge uma compressão de 10:1 com pouca perda perceptível na qualidade da imagem.

A compressão JPEG é usada em vários formatos de arquivo de imagem. JPEG/Exif é o formato de imagem mais comum usado por câmeras digitais e outros dispositivos de captura de imagem fotográfica; junto com JPEG/JFIF, é o formato mais comum para armazenar e transmitir imagens fotográficas na World Wide Web. Essas variações de formato geralmente não são diferenciadas e são simplesmente chamadas de JPEG.

O formato JPEG inclui uma variedade de padrões, incluindo JPEG/Exif, JPEG/JFIF e JPEG 2000, que é um padrão mais recente que oferece melhor eficiência de compressão com maior complexidade computacional. O padrão JPEG é complexo, com várias partes e perfis, mas o padrão JPEG mais comumente usado é o JPEG básico, que é o que a maioria das pessoas está se referindo quando mencionam imagens 'JPEG'.

O algoritmo de compressão JPEG é, em seu núcleo, uma técnica de compressão baseada em transformada discreta de cosseno (DCT). A DCT é uma transformada relacionada a Fourier semelhante à transformada discreta de Fourier (DFT), mas usando apenas funções cosseno. A DCT é usada porque tem a propriedade de concentrar a maior parte do sinal na região de baixa frequência do espectro, que se correlaciona bem com as propriedades das imagens naturais.

O processo de compressão JPEG envolve várias etapas. Inicialmente, a imagem é convertida de seu espaço de cor original (geralmente RGB) para um espaço de cor diferente conhecido como YCbCr. O espaço de cor YCbCr separa a imagem em um componente de luminância (Y), que representa os níveis de brilho, e dois componentes de crominância (Cb e Cr), que representam as informações de cor. Essa separação é benéfica porque o olho humano é mais sensível a variações de brilho do que de cor, permitindo uma compressão mais agressiva dos componentes de crominância sem afetar significativamente a qualidade da imagem percebida.

Após a conversão do espaço de cor, a imagem é dividida em blocos, normalmente com tamanho de 8x8 pixels. Cada bloco é então processado separadamente. Para cada bloco, a DCT é aplicada, que transforma os dados do domínio espacial em dados do domínio da frequência. Esta etapa é crucial, pois torna os dados da imagem mais passíveis de compressão, pois as imagens naturais tendem a ter componentes de baixa frequência que são mais significativos do que os componentes de alta frequência.

Depois que a DCT é aplicada, os coeficientes resultantes são quantizados. A quantização é o processo de mapear um grande conjunto de valores de entrada para um conjunto menor, reduzindo efetivamente o número de bits necessários para armazená-los. Esta é a principal fonte de perda na compressão JPEG. A etapa de quantização é controlada por uma tabela de quantização, que determina quanta compressão é aplicada a cada coeficiente DCT. Ao ajustar a tabela de quantização, os usuários podem trocar entre a qualidade da imagem e o tamanho do arquivo.

Após a quantização, os coeficientes são linearizados por varredura em ziguezague, que os ordena por frequência crescente. Esta etapa é importante porque agrupa coeficientes de baixa frequência que são mais propensos a serem significativos e coeficientes de alta frequência que são mais propensos a serem zero ou quase zero após a quantização. Esta ordenação facilita a próxima etapa, que é a codificação de entropia.

A codificação de entropia é um método de compressão sem perdas que é aplicado aos coeficientes DCT quantizados. A forma mais comum de codificação de entropia usada em JPEG é a codificação Huffman, embora a codificação aritmética também seja suportada pelo padrão. A codificação Huffman funciona atribuindo códigos mais curtos a elementos mais frequentes e códigos mais longos a elementos menos frequentes. Como as imagens naturais tendem a ter muitos coeficientes zero ou quase zero após a quantização, especialmente na região de alta frequência, a codificação Huffman pode reduzir significativamente o tamanho dos dados compactados.

A etapa final no processo de compressão JPEG é armazenar os dados compactados em um formato de arquivo. O formato mais comum é o JPEG File Interchange Format (JFIF), que define como representar os dados compactados e metadados associados, como as tabelas de quantização e tabelas de código Huffman, em um arquivo que pode ser decodificado por uma ampla gama de software. Outro formato comum é o formato de arquivo de imagem intercambiável (Exif), que é usado por câmeras digitais e inclui metadados como configurações da câmera e informações da cena.

Os arquivos JPEG também incluem marcadores, que são sequências de código que definem certos parâmetros ou ações no arquivo. Esses marcadores podem indicar o início de uma imagem, o fim de uma imagem, definir tabelas de quantização, especificar tabelas de código Huffman e muito mais. Os marcadores são essenciais para a decodificação adequada da imagem JPEG, pois fornecem as informações necessárias para reconstruir a imagem a partir dos dados compactados.

Uma das principais características do JPEG é seu suporte para codificação progressiva. No JPEG progressivo, a imagem é codificada em várias passagens, cada uma melhorando a qualidade da imagem. Isso permite que uma versão de baixa qualidade da imagem seja exibida enquanto o arquivo ainda está sendo baixado, o que pode ser particularmente útil para imagens da web. Os arquivos JPEG progressivos são geralmente maiores do que os arquivos JPEG básicos, mas a diferença de qualidade durante o carregamento pode melhorar a experiência do usuário.

Apesar de seu uso generalizado, o JPEG tem algumas limitações. A natureza com perdas da compressão pode levar a artefatos como bloqueio, onde a imagem pode mostrar quadrados visíveis, e 'toque', onde as bordas podem ser acompanhadas por oscilações espúrias. Esses artefatos são mais perceptíveis em níveis de compressão mais altos. Além disso, o JPEG não é adequado para imagens com bordas nítidas ou texto de alto contraste, pois o algoritmo de compressão pode borrar as bordas e reduzir a legibilidade.

Para resolver algumas das limitações do padrão JPEG original, o JPEG 2000 foi desenvolvido. O JPEG 2000 oferece várias melhorias em relação ao JPEG básico, incluindo melhor eficiência de compressão, suporte para compressão sem perdas e a capacidade de lidar com uma gama mais ampla de tipos de imagem de forma eficaz. No entanto, o JPEG 2000 não teve ampla adoção em comparação com o padrão JPEG original, em grande parte devido ao aumento da complexidade computacional e à falta de suporte em alguns softwares e navegadores da web.

Concluindo, o formato de imagem JPEG é um método complexo, mas eficiente, para compactar imagens fotográficas. Sua ampla adoção se deve à sua flexibilidade em equilibrar a qualidade da imagem com o tamanho do arquivo, tornando-o adequado para uma variedade de aplicações, desde gráficos da web até fotografia profissional. Embora tenha suas desvantagens, como suscetibilidade a artefatos de compressão, sua facilidade de uso e suporte em uma ampla gama de dispositivos e softwares o tornam um dos formatos de imagem mais populares em uso hoje.

Formatos suportados

AAI.aai

Imagem AAI Dune

AI.ai

Adobe Illustrator CS2

AVIF.avif

Formato de arquivo de imagem AV1

AVS.avs

Imagem AVS X

BAYER.bayer

Imagem Bayer bruta

BMP.bmp

Imagem bitmap do Microsoft Windows

CIN.cin

Arquivo de imagem Cineon

CLIP.clip

Máscara de clip de imagem

CMYK.cmyk

Amostras brutas de ciano, magenta, amarelo e preto

CMYKA.cmyka

Amostras brutas de ciano, magenta, amarelo, preto e alfa

CUR.cur

Ícone do Microsoft

DCX.dcx

Paintbrush multi-página IBM PC da ZSoft

DDS.dds

Superfície Direta do Microsoft DirectDraw

DPX.dpx

Imagem SMTPE 268M-2003 (DPX 2.0)

DXT1.dxt1

Superfície Direta do Microsoft DirectDraw

EPDF.epdf

Formato Portátil de Documento Encapsulado

EPI.epi

Formato de Intercâmbio PostScript Encapsulado da Adobe

EPS.eps

PostScript Encapsulado da Adobe

EPSF.epsf

PostScript Encapsulado da Adobe

EPSI.epsi

Formato de Intercâmbio PostScript Encapsulado da Adobe

EPT.ept

PostScript Encapsulado com pré-visualização TIFF

EPT2.ept2

PostScript Nível II Encapsulado com pré-visualização TIFF

EXR.exr

Imagem de alto alcance dinâmico (HDR)

FARBFELD.ff

Farbfeld

FF.ff

Farbfeld

FITS.fits

Sistema de Transporte de Imagem Flexível

GIF.gif

Formato de intercâmbio de gráficos CompuServe

GIF87.gif87

Formato de intercâmbio de gráficos CompuServe (versão 87a)

GROUP4.group4

Grupo CCITT 4 bruto

HDR.hdr

Imagem de alta faixa dinâmica

HRZ.hrz

Televisão de varredura lenta

ICO.ico

Ícone Microsoft

ICON.icon

Ícone Microsoft

IPL.ipl

Imagem de Localização IP2

J2C.j2c

Fluxo JPEG-2000

J2K.j2k

Fluxo JPEG-2000

JNG.jng

Gráficos de Rede JPEG

JP2.jp2

Sintaxe de Formato de Arquivo JPEG-2000

JPC.jpc

Fluxo JPEG-2000

JPE.jpe

Formato JFIF do Grupo JPEG de Especialistas Fotográficos

JPEG.jpeg

Formato JFIF do Grupo JPEG de Especialistas Fotográficos

JPG.jpg

Formato JFIF do Grupo JPEG de Especialistas Fotográficos

JPM.jpm

Sintaxe de Formato de Arquivo JPEG-2000

JPS.jps

Formato JPS do Grupo JPEG de Especialistas Fotográficos

JPT.jpt

Sintaxe de Formato de Arquivo JPEG-2000

JXL.jxl

Imagem JPEG XL

MAP.map

Banco de dados de imagem contínua multi-resolução (MrSID)

MAT.mat

Formato de imagem MATLAB nível 5

PAL.pal

Palm pixmap

PALM.palm

Palm pixmap

PAM.pam

Formato bitmap 2D comum

PBM.pbm

Formato de bitmap portátil (preto e branco)

PCD.pcd

Photo CD

PCDS.pcds

Photo CD

PCT.pct

Apple Macintosh QuickDraw/PICT

PCX.pcx

ZSoft IBM PC Paintbrush

PDB.pdb

Formato Palm Database ImageViewer

PDF.pdf

Formato de Documento Portátil

PDFA.pdfa

Formato de Arquivo de Documento Portátil

PFM.pfm

Formato flutuante portátil

PGM.pgm

Formato portable graymap (escala de cinza)

PGX.pgx

Formato JPEG 2000 não compactado

PICON.picon

Ícone Pessoal

PICT.pict

Apple Macintosh QuickDraw/PICT

PJPEG.pjpeg

Formato JFIF do Grupo JPEG de Especialistas Fotográficos

PNG.png

Portable Network Graphics

PNG00.png00

PNG herdando profundidade de bits, tipo de cor da imagem original

PNG24.png24

24 bits RGB (zlib 1.2.11) opaco ou transparente binário

PNG32.png32

32 bits RGBA opaco ou transparente binário

PNG48.png48

48 bits RGB opaco ou transparente binário

PNG64.png64

64 bits RGBA opaco ou transparente binário

PNG8.png8

8 bits indexado opaco ou transparente binário

PNM.pnm

Portable anymap

PPM.ppm

Formato pixmap portátil (cor)

PS.ps

Arquivo PostScript da Adobe

PSB.psb

Formato de Documento Grande da Adobe

PSD.psd

Bitmap do Photoshop da Adobe

RGB.rgb

Amostras brutas de vermelho, verde e azul

RGBA.rgba

Amostras brutas de vermelho, verde, azul e alfa

RGBO.rgbo

Amostras brutas de vermelho, verde, azul e opacidade

SIX.six

Formato Gráfico SIXEL DEC

SUN.sun

Sun Rasterfile

SVG.svg

Gráficos Vetoriais Escaláveis

SVGZ.svgz

Gráficos Vetoriais Escaláveis Compactados

TIFF.tiff

Formato de Arquivo de Imagem Etiquetada

VDA.vda

Imagem Truevision Targa

VIPS.vips

Imagem VIPS

WBMP.wbmp

Imagem sem fio Bitmap (nível 0)

WEBP.webp

Formato de imagem WebP

YUV.yuv

CCIR 601 4:1:1 ou 4:2:2

Perguntas frequentes

Como isso funciona?

Este conversor é executado inteiramente no seu navegador. Ao selecionar um arquivo, ele é carregado na memória e convertido para o formato selecionado. Você pode baixar o arquivo convertido.

Quanto tempo leva para converter um arquivo?

As conversões começam instantaneamente e a maioria dos arquivos são convertidos em menos de um segundo. Arquivos maiores podem levar mais tempo.

O que acontece com meus arquivos?

Seus arquivos nunca são enviados para nossos servidores. Eles são convertidos no seu navegador e o arquivo convertido é baixado. Nunca vemos seus arquivos.

Quais tipos de arquivo posso converter?

Suportamos a conversão entre todos os formatos de imagem, incluindo JPEG, PNG, GIF, WebP, SVG, BMP, TIFF e muito mais.

Quanto isso custa?

Este conversor é completamente gratuito e sempre será gratuito. Como ele é executado no seu navegador, não precisamos pagar por servidores, então não precisamos cobrar de você.

Posso converter vários arquivos de uma vez?

Sim! Você pode converter quantos arquivos quiser de uma vez. Basta selecionar vários arquivos ao adicioná-los.