文档工具

图片 OCR 文字提取器

使用 OCR 从 JPG、PNG、WEBP 图片中提取文字。支持多图片处理、灰度转换、对比度增强、图片放大、结果复制以及 TXT、CSV 下载。

图片文字提取 将文档、收据、截图和照片中的文字转换为可编辑文本。
OCR 识别优化 通过灰度转换、对比度增强和图片放大功能提升识别准确率。
复制与下载 可复制提取结果或保存为 TXT、CSV 文件。
图片 0
语言 KOR+ENG
倍率 2x
输出 文本

上传图片

上传需要提取文字的图片。支持一次选择多张图片。

尚未上传任何图片。

推荐 OCR 预设

快速应用适合不同图片类型的 OCR 设置。

提取结果

查看提取出的文字,并可复制或保存为文件。

准备完成
上传图片后,请点击“提取文字”按钮。
使用指南

从图片中识别文字并核对结果

在浏览器中识别 JPG、PNG、WebP 中的文字。选择图片实际使用的语言和排版,核对识别内容后再复制或保存 TXT、CSV。

适用人群

  • 需要复制截图文字的用户
  • 需要整理扫描资料或收据的用户

使用场景

  • 将截图中的说明转成可编辑文字
  • 一次识别多张收据图片

从输入到检查结果

  1. 1

    最多添加 10 张图片,每张不超过 15 MB,合计不超过 60 MB。

  2. 2

    选择图片中文字的语言,网页语言不会自动决定 OCR 语言。

  3. 3

    选择文档、段落、单行或分散文字模式,并比较预处理设置。

  4. 4

    识别后核对原图,再复制或保存 TXT、CSV。

使用示例 1

识别一行文字

输入
清晰的 SAMPLE 123 图片;英语;单行模式
结果
对应 SAMPLE 123 的可编辑文字候选

这是可尝试的输入示例,不保证每张图片都得到相同结果。

使用示例 2

识别两张文档图片

输入
2 张 PNG;匹配语言;文档模式
结果
分别显示识别结果并可导出文字

CSV 是识别结果列表,不会重建原表格的单元格。

计算与处理原理

在 Canvas 中缩放图片,并按设置转为灰度或增强对比度,再由 Tesseract.js 顺序识别。处理后的图片最多 4000 万像素。置信度是引擎参考分数,不是实测正确率。

限制与注意事项

  • 手写、模糊、倾斜或复杂背景可能导致误识别。
  • 不直接支持 PDF,须先转换为图片。
  • 增加识别语言或放大图片不保证提高准确率。
数据处理

图片识别在浏览器内进行,不上传图片到 win-j。OCR 代码和语言模型可能从外部服务下载,首次使用需要网络。

常见问题

90% 置信度代表 90% 的字都正确吗?

不能这样理解。这是内部参考分数,重要文字和数字应对照原图。

为什么不能选择 PDF?

本工具处理图片文件,请先把 PDF 页面转成 PNG 或 JPG。

CSV 可以恢复收据表格吗?

它导出识别结果,不恢复单元格结构,需要自行核对整理行列。