OCR — Extraire du texte d'images
Téléversez une image et extrayez du texte instantanément grâce à l'OCR. ParseJet lit le texte des captures d'écran, photos de documents, pages scannées et tout format d'image — puis renvoie un texte propre, prêt à copier. Utilisez-le en ligne ou intégrez l'API OCR dans votre flux de travail.
Déposez un fichier ici ou parcourir
Accepte les fichiers JPG,JPEG,PNG,GIF,WEBP,TIFF,BMP
Gratuit — 3 requêtes/jour, pas d'inscription. pour 300 crédits/mois gratuits.
Comment ça marche
Téléversez une image
Déposez un fichier image JPG, PNG, WebP ou autre. Vous pouvez aussi coller une URL vers une image hébergée en ligne.
Traitement OCR
ParseJet applique la reconnaissance optique de caractères pour détecter et extraire tout le texte de l'image, y compris le contenu multilingue.
Obtenez du texte propre
Copiez le texte extrait ou utilisez l'API pour intégrer l'OCR dans votre application. Renvoie du texte brut par défaut.
Fonctionnalités clés
Ce qui distingue ce ocr api.
Multiples formats d'image
Prend en charge JPG, JPEG, PNG, GIF, WebP, TIFF et BMP — téléversez n'importe quel format d'image courant.
OCR multilingue
Lit le texte en caractères latins, CJK (chinois, japonais, coréen), cyrilliques, arabes, devanagari et autres écritures.
Optimisé pour captures d'écran
Optimisé pour les captures d'écran, maquettes d'interface et captures d'écran — pas seulement pour les scans de documents.
Aucun prétraitement nécessaire
ParseJet gère la rotation, la correction de l'inclinaison et la réduction du bruit en interne. Téléversez simplement votre image telle quelle.
Conçu API-first
Utilisez l'API REST pour ajouter l'OCR à n'importe quelle application. Renvoie du JSON avec le texte extrait, prêt pour un traitement ultérieur.
Cas d'utilisation
Scénarios courants où cet outil vous fait gagner du temps.
Extraction de texte de captures d'écran
Extrayez du texte de captures d'écran de messages d'erreur, conversations de chat, extraits de code ou tout contenu à l'écran.
Numérisation de documents
Convertissez des photos de documents papier, reçus, cartes de visite et notes manuscrites en texte numérique consultable.
Traitement de PDF basés sur image
Combiné avec l'analyse de PDF, extrayez le texte des documents PDF scannés qui ne contiennent que des images.
Saisie automatisée de données
Lisez le texte d'étiquettes de produits, formulaires, cartes d'identité et autres supports physiques via l'API OCR pour une capture automatisée de données.
Automatiser avec l'API
Utilisez le même outil de manière programmatique. Fonctionne avec n'importe quel langage — juste du HTTP.
# OCR on a local image file curl -X POST https://api.parsejet.com/v1/parse/auto/file \ -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \ -F "[email protected]" # OCR on an image URL curl -X POST https://api.parsejet.com/v1/parse/auto/url \ -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"url": "https://example.com/photo.jpg"}'
import httpx
# Extract text from an image using OCR
resp = httpx.post(
"https://api.parsejet.com/v1/parse/auto/file",
headers={"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"},
files={"file": open("screenshot.png", "rb")},
)
ocr_text = resp.json()["text"]
print(ocr_text)
# Batch OCR: process multiple images
from pathlib import Path
for img in Path("scans/").glob("*.jpg"):
with open(img, "rb") as f:
resp = httpx.post(
"https://api.parsejet.com/v1/parse/auto/file",
headers={"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"},
files={"file": (img.name, f, "image/jpeg")},
)
print(f"{img.name}: {resp.json()['text'][:100]}...") // OCR on a file input from a web form
const fileInput = document.querySelector('input[type="file"]');
const file = fileInput.files[0];
const formData = new FormData();
formData.append("file", file);
const res = await fetch("https://api.parsejet.com/v1/parse/auto/file", {
method: "POST",
headers: { Authorization: "Bearer YOUR_API_KEY" },
body: formData,
});
const { text } = await res.json();
console.log(text); // Extracted text from image Vous voulez automatiser cela ?
L'API ParseJet vous offre la même puissance d'analyse via un seul point de terminaison HTTP. Pas de ffmpeg, poppler ou tesseract — juste un appel API.
Questions fréquentes
Quels formats d'image l'OCR prend-il en charge ?
L'OCR ParseJet prend en charge JPG, JPEG, PNG, GIF, WebP, TIFF et BMP. Téléversez l'un de ces formats et obtenez le texte extrait instantanément.
Quelle est la précision de l'OCR ?
ParseJet utilise des modèles OCR de pointe qui gèrent le texte imprimé, les captures d'écran et les scans de documents propres avec une grande précision. Le texte manuscrit et les images de très basse résolution peuvent avoir une précision réduite.
Puis-je utiliser l'API OCR avec Python ?
Oui. Installez le SDK Python ParseJet (pip install parsejet) ou faites une requête POST vers /v1/parse/auto/file avec votre fichier image. Voir les exemples de code ci-dessus.
Prend-il en charge plusieurs langues ?
Oui. L'OCR ParseJet peut extraire du texte dans la plupart des langues utilisant les caractères latins, CJK (chinois, japonais, coréen), cyrilliques, arabes et autres écritures courantes.
Puis-je faire de l'OCR sur un PDF avec des pages scannées ?
Oui. Lorsque vous téléversez un PDF scanné, ParseJet détecte automatiquement les pages basées sur image et applique l'OCR. Utilisez les outils PDF vers Texte ou PDF vers Markdown pour cela.
Est-ce gratuit ?
Oui. Vous obtenez 3 requêtes OCR gratuites par jour sans inscription. Créez un compte gratuit pour 300 crédits par mois. Les plans payants commencent à 19 $/mois avec des quotas plus élevés.
Outils associés
Extract Text from PDF
Extract text from PDF files online for free. Supports scanned documents, multi-page PDFs, and complex layouts. No installation needed — works in your browser.
PDF to Text Converter
Convert PDF to plain text online for free. Handles multi-page documents, scanned PDFs with OCR, and complex layouts. No signup required — use instantly or automate via API.
PDF Parser
Parse PDF files to extract text, metadata, and structure. Free online tool and developer API. A modern alternative to pdf-parse and pdfplumber.
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