Us mostrarem 10 eines per extreure el text d’una imatge, ja siguin de captures de pantalla o imatges emmagatzemades al teu ordinador.

OCR Extreure text d'una imatge

NormCap

Eina de captura de pantalla amb tecnologia OCR per capturar informació en lloc d’imatges. Obre una imatge, selecciona un requadre i NormCap detectarà quin text hi ha escrit en aquest requadre.

Per a Linux, macOS i Windows.

TextSnatcher

Captura una zona de la pantalla, i detecta el text que hi ha. Compatibilitat amb diversos idiomes, còpia text d’imatges només arrossegar, arrossega sobre qualsevol imatge i enganxa-la, fàcil i ràpida d’usar, aquesta aplicació utilitza Tesseract OCR 4.x per al reconeixement de caràcters.

GreenShot

Greenshot és una eina de captura de pantalla lleugera per a Windows amb les següents característiques clau:

Crea ràpidament captures de pantalla duna regió, finestra o pantalla completa seleccionada; fins i tot podeu capturar pàgines web completes (desplaçades) des d’Internet Explorer.
Anota, ressalta o oculta fàcilment parts de la captura de pantalla.
Exporta la captura de pantalla de diverses maneres: guarda-la en un fitxer, envia-la a la impressora, copia-la al porta-retalls, adjunta-la a un correu electrònic, envia-la a programes d’Office o carrega-la en llocs de fotos com Flickr o Picasa, entre d’altres.

Només per a Windows

TextShop

Pren una captura de pantalla i copia el contingut de text al porta-retalls. Funciona a Windows, macOS i la majoria de les distribucions de Linux modernes.

gImageReader

Captura la pantalla i converteix-ho en Text. Alguna de les característiques:

Importació de documents PDF i imatges des de discos, dispositius d’escaneig, porta-retalls i captures de pantalla
Processament de múltiples imatges i documents alhora
Definició dàrea de reconeixement manual o automàtica
Reconeixement de text simple o de documents hOCR
Text reconegut mostrat directament al costat de la imatge
Postprocessament del text reconegut, inclosa la correcció ortogràfica
Generació de documents PDF a partir de documents hOCR
Compatibilitat amb idiomes internacionals: Weblate, Desktop entry
Disponible per a Linux, Windows i macOS

Capture2Text

Capture2Text permet als usuaris fer ràpidament un reconeixement òptic de caràcters (OCR) d’una part de la pantalla mitjançant una drecera de teclat. El text resultant es desarà al porta-retalls per defecte. Admet més de 90 idiomes, inclosos xinès, anglès, francès, alemany, japonès, coreà, rus i espanyol. És portàtil i no requereix instal·lació.

Frog

Extrau ràpidament text de gairebé qualsevol font: YouTube, captures de pantalla, arxius PDF, pàgines web, fotos, etc. Pren la imatge i obté el text. A més, Frog pot ajudar-te a descodificar codis QR.

Només per a Linux.

Textinator

Aplicació senzilla de barra de menú/barra d’estat de macOS per fer detecció automàtica de text en captures de pantalla.

OCR imatge a text

Només per a macOS.

Text-Grab

Aquesta és una utilitat petita de reconeixement òptic de caràcters (OCR) per a Windows 10/11 que permet copiar tot el text visible.

Massa sovint, el text queda atrapat en imatges, vídeos o parts d’aplicacions i no es pot seleccionar. Text Grab pren una captura de pantalla, passa aquesta imatge al motor d’OCR i després col·loca el text al porta-retalls per utilitzar-lo en qualsevol lloc. L’OCR es fa localment mitjançant l’API de Windows. Això permet que Text Grab no tingui pràcticament cap interfície d’usuari i no requereixi un procés en segon pla que s’executi constantment. Treballar amb text pot ser molt més que simplement copiar text d’imatges, per això Text Grab té una varietat de maneres diferents perquè treballar amb text sigui ràpid i fàcil.

Per a Linux i Windows.

dpScreenOCR

dpScreenOCR és un programa per reconèixer el text a la pantalla. Funciona mitjançant Tesseract, admet més de 100 llengües i és capaç de dividir blocs de text independents, com ara columnes.

Si has trobat interessant aquest article sobre 10 eines per extreure text d’una imatge, hauries de visitar la nostra secció Descobrim on trobarem tot tipus de programari.