Converter imagem para texto

Como o cálculo é feito

O reconhecimento de texto (OCR, Optical Character Recognition) transforma os pixels de uma imagem de volta em letras: a foto de uma carta, a digitalização de uma nota fiscal ou o print de um documento viram um texto que você pode copiar, buscar e editar. Esta ferramenta usa o Tesseract, o motor de OCR gratuito mais conhecido, em uma versão WebAssembly que roda direto no seu navegador.

Como transformar imagem em texto

1. Arraste a imagem, selecione um arquivo ou cole com Ctrl + V (por exemplo, um print copiado da área de transferência).
2. Confira o idioma na imagem. Aqui o padrão é Português; também dá para escolher Alemão, Inglês, Francês e Espanhol.
3. Clique em “Reconhecer texto”. A barra mostra se os dados ainda estão sendo carregados ou se o texto já está sendo reconhecido.
4. Corrija o texto no campo se precisar, depois copie ou salve como arquivo .txt.

Dicas para um bom reconhecimento

• Contraste: letras escuras em um fundo claro e uniforme funcionam melhor. Sombras, gradientes, padrões ou marcas d’água atrás do texto reduzem a precisão.
• Foto de frente: fotografe a folha de cima, sem inclinar. Linhas muito tortas ou curvadas (lombada de um livro, por exemplo) são reconhecidas com bem menos precisão.
• Resolução: como referência, use cerca de 300 dpi ao digitalizar. Em fotos, isso significa que o texto precisa aparecer grande o suficiente – letras maiúsculas com pelo menos uns 20 pixels de altura. Imagens muito pequenas são ampliadas automaticamente pela ferramenta (no máximo o dobro), e imagens muito grandes são reduzidas até 5.000 pixels no lado maior.
• Recorte: recorte só a área com texto, deixando de fora bordas, mãos e a mesa. Em prints, capture a janela em vez da tela inteira.
• Idioma certo: o idioma define o dicionário e o conjunto de caracteres usados. Com “Inglês” faltam letras como ç, ã e õ; com “Português” faltam os acentos do francês.

Limites

O Tesseract foi feito para texto impresso. Letra manuscrita é raramente reconhecida, assim como fontes muito estilizadas, texto em fotos de placas com perspectiva ou texto sobre um fundo agitado. Tabelas e layouts em várias colunas saem como texto corrido – a ordem das colunas pode ficar embaralhada. A confiança mostrada é a média que o Tesseract calcula para todas as palavras; abaixo de uns 70%, vale a pena tentar uma imagem melhor. Sempre confira à mão números importantes (valores, dados bancários, números de nota fiscal): trocas como 0/O, 1/l ou 5/S acontecem até em imagens boas.

Na primeira vez, dados são carregados

Para que o reconhecimento funcione sem servidor, no primeiro clique em “Reconhecer texto” o navegador baixa o programa de reconhecimento (cerca de 3,7 MB, comprimido em torno de 1,5 MB) e os dados do idioma escolhido: Português 1,3 MB, Alemão 1,3 MB, Inglês 2,8 MB, Francês 0,7 MB, Espanhol 2,0 MB. Todos os arquivos ficam neste servidor, nenhuma rede de distribuição de conteúdo externa é usada. O navegador guarda os dados do idioma localmente (IndexedDB), então da próxima vez fica bem mais rápido. Reconhecer uma página leva alguns segundos, dependendo do aparelho e do tamanho da imagem.

Privacidade

Sua imagem não sai do seu aparelho. O reconhecimento de texto roda totalmente no seu navegador (em um web worker), e o texto reconhecido também não é enviado para lugar nenhum. Depois de fechar a aba, nada disso fica salvo – só os dados de idioma baixados permanecem no armazenamento do navegador, até você limpá-lo.

Próximos passos: tire quebras de linha e espaços extras com limpar texto, conte palavras com o contador de palavras ou ouça o resultado com texto para voz. Recortar antes a imagem com recortar imagem melhora o reconhecimento.

Várias imagens, páginas de PDF, giro e recorte

Você pode soltar até 20 imagens de uma vez ou escolher um arquivo PDF – cada página de um PDF digitalizado é reconhecida como uma imagem (até 20 páginas por vez). Os textos aparecem um abaixo do outro, cada um com uma linha de cabeçalho, e podem ser editados na caixa. Se a foto estiver de lado, gire com “Girar 90°”; “Melhorar imagem” aumenta o contraste ou converte para preto e branco puro, o que ajuda com digitalizações claras e sombras. Com uma única imagem, arraste um quadro na prévia para reconhecer só aquela área. Depois do reconhecimento, cada imagem mostra a confiança média do motor: a partir de 85 % é considerada alta; abaixo de 65 %, confira o texto com cuidado. Há onze idiomas: português, inglês, espanhol, francês, alemão, italiano, holandês, polonês, turco, japonês e indonésio.

Perguntas frequentes

Fontes e base legal

• Tesseract.js – biblioteca de OCR para o navegador (GitHub, Apache-2.0)
• Documentação do Tesseract OCR – melhorar a qualidade do reconhecimento (em inglês)
• Licenças: Tesseract.js, motor Tesseract e dados de idioma (Apache-2.0)

Última atualização: 27 de setembro de 2026 · Princípios editoriais