Turn scanned PDFs into selectable text with Tesseract — no uploads, no accounts, no watermarks.
Drop a scanned PDF and turn its pages back into text
OCR runs entirely in your browser via Tesseract WASM. On first use the English language model (~15 MB) is downloaded once from a public CDN and cached; your PDF itself is never uploaded.
Every page is rasterized at 2× zoom first, because Tesseract accuracy drops sharply on 72 dpi input — the same scan that looks fine on screen is often too coarse to read reliably. The English model (~15 MB) is fetched once on your first run and cached by the browser; from the second document onward OCR starts instantly. Only English is supported — other languages are a real roadmap item, not a hidden limitation. Pages with no recognizable text come back as an explicit [no text recognized] marker instead of an empty gap, so you always know what the engine did.
All in the browser: the PDF never uploads, and the recognition model is a one-time ~15 MB download.
Priya received a signed contract as a flat scan. Copy-paste returns nothing because there is no text layer underneath the image.
OCR scanned PDFs online free with Tesseract. Everything runs locally; nothing is uploaded.
FreeToolHub PDF OCR is a free browser-based tool — OCR scanned PDFs online free with Tesseract. No signup, no upload; everything runs locally in your browser.
Faça OCR em PDFs digitalizados gratuitamente online com Tesseract. As páginas são rasterizadas em 2x zoom para precisão, funcionam em intervalos de páginas com progressão ao vivo e produzem texto editável que você pode copiar ou baixar como .txt. O modelo em inglês é baixado uma vez e armazenado em cache; seu PDF nunca é enviado. 100% baseado em navegador.
A precisão do Tesseract cai drasticamente com entrada de baixa qualidade, e a mesma digitalização que parece boa na tela geralmente tem apenas 72 dpi - poucos pixels para formas de caracteres confiáveis. Rasterizar cada página em 2x zoom antes do reconhecimento aumenta significativamente a nitidez da entrada, é por isso que esta ferramenta renderiza primeiro e reconhece depois, em vez de alimentar o Tesseract com a página bruta.
O modelo em inglês (~15 MB) é baixado uma vez na primeira execução, armazenado em cache no navegador e cada documento posterior começa instantaneamente - todo o reconhecimento acontece localmente e seu PDF nunca é enviado. Páginas sem texto reconhecível retornam como marcadores explícitos de 'nenhum-texto-reconhecido' em vez de lacunas silenciosas, o intervalo de páginas permite pular seções não digitalizadas de documentos híbridos, e a saída editável significa que os dois nomes mal lidos em um contrato faxado são uma correção de cinco segundos.
A precisão do OCR segue mais a qualidade da entrada do que a qualidade do modelo, e quatro fatores decidem a maioria dos resultados. Digitalize em 300 DPI — 200 DPI diminui a precisão de forma mensurável enquanto 600 DPI apenas desacelera o processamento sem adicionar precisão. Mantenha as páginas retas: uma inclinação de dois graus degrada notavelmente o reconhecimento em texto denso. Prefira tons de cinza em vez de limiarização agressiva preto e branco, que pode rasgar letras finas. E defina o intervalo de páginas deliberadamente — executar OCR apenas nas páginas que você precisa reduz o tempo de processamento proporcionalmente, já que cada página é reconhecida independentemente. Após a extração, verifique números de alto risco (valores de fatura, datas, números de conta) comparando-os com a digitalização: confusões em nível de caractere como O/0 e l/1 se agrupam exatamente nos campos que mais importam. Texto na faixa de precisão de alta noventa precisa exatamente desse tipo de revisão direcionada em vez de uma releitura completa.
Na primeira utilização, a ferramenta baixa o modelo em inglês do Tesseract de ~15 MB de uma CDN pública e armazena em cache no seu navegador. Cada execução posterior começa instantaneamente. O PDF em si nunca é enviado - apenas o download único do modelo deixa a página.
Apenas inglês, honestamente. Outros idiomas são um item de roadmap, não uma limitação oculta - a ferramenta prefere dizer isso do que retornar silenciosamente lixo em uma digitalização em alemão ou espanhol.
A precisão depende da qualidade da digitalização: documentos limpos de 300 dpi são reconhecidos com confiabilidade, enquanto páginas faxadas ou fotografadas mostrarão erros em texto pequeno e fontes incomuns. A rasterização 2x antes do reconhecimento melhora significativamente os resultados em relação às imagens de página brutas, e a saída é editável para que as correções levem segundos.
Totalmente no seu dispositivo — o modelo de reconhecimento é baixado para o seu navegador via WebAssembly e processa cada página localmente. Seus documentos digitalizados nunca deixam sua máquina, o que é importante para documentos fiscais, registros médicos e contratos.
O modelo integrado é mais forte em inglês e idiomas de script latino. Escrita à mão, ruído pesado e scripts não latinos degradam a precisão — para esses, espere revisar a saída em vez de confiar diretamente, e verifique os números contra a digitalização.
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