Nasıl kullanılır?
- Metnin fotoğrafını ya da taramasını Dosya seç ile seçin, ya da Ctrl+V ile yapıştırın.
- Metnin dili alanında bu on bir dilden birini ya da karışık bir sayfa için İngilizce ile bu dillerden birini seçin.
- Metni oku düğmesine basın ve bekleyin. Çubuk adımları gösterir; İptal okumayı istediğiniz an durdurur.
- Kelimeleri fotoğrafla karşılaştırın, sonra Kopyala ile alın ya da bir .txt dosyası için İndir düğmesine basın.
Metin nasıl okunur
Okuyucu, açık kaynaklı bir OCR motoru olan Tesseract'tır. WebAssembly'ye derlenmiştir ve tesseract.js ile bir web worker içinde çalışır; böylece sayfa donmaz. Motor önce fotoğraftaki yazı satırlarını bulur, sonra her karakteri seçilen dilin basılı metinleriyle eğitilmiş bir sinir ağıyla okur. Dil dosyaları tessdata_fast'in hızlı modelleridir: en büyük modellerden biraz daha az kesin, ama çok daha küçük olduklarından ilk okuma daha çabuk başlar.
İyi bir okuma için
Büyük, net, koyu renk yazılar sade bir arka planda en iyi okunur. Eğik çekilmiş, loş ışıkta ya da sayfanın üzerinde gölge varken çekilmiş fotoğraflarda ya da çok küçük yazıda okuma daha zayıf olur. Fotoğraf, uzun kenarı en çok 2400 piksel olacak biçimde okunur; basılı metin için bu yeterlidir. Çok küçük yazıda dosyayı büyütmek değil, daha yakından fotoğraf çekmek gerekir.
Bu araç neyi okumaz
Okuyucu basılı metin için yapılmıştır. El yazısı ve süslü yazı tipleri güvenilir biçimde okunmaz. Listede olmayan diller, örneğin Korece, Farsça, Urduca ya da Geleneksel Çince, için burada okuyucu yoktur; Çince yalnızca basitleştirilmiş biçimiyle okunur. PDF bir fotoğraf değildir: zaten metin içeren bir PDF'in metni PDF'den metin ile okunabilir. Güven yüzdesi okuyucunun kendi ortalama tahminidir; bir rehber olarak kullanın, doğrulama olarak değil.
Örnek: iki dilli bir sayfa
Metnin dili alanında İngilizce ve Türkçe'yi seçip Metni oku düğmesine basın. İki dilin kelimeleri, sayfada durdukları sırayla satır satır tek bir kutuda görünür.
Düşük güven yüzdesi gösterilirse bir uyarı çıkar. Kopyalamadan önce kutudaki metni fotoğrafla satır satır karşılaştırın.
Sık sorulan sorular
Metinde bazı harfler neden yanlış çıkıyor?
Okuyucu harflerin şekline bakar; bu yüzden küçük, bulanık, eğik ya da gölgeli bir kelimede bir harf değişebilir, örneğin büyük I yerine küçük l. Kelimeleri fotoğrafla karşılaştırın ve bir sonraki fotoğrafı dik ve net çekin.
Neden dili seçmem gerekiyor?
Okuyucunun her dil için ayrı bir modeli vardır. Türkçe modeli ç, ğ, ı, ş ve ü harflerini, Almanca modeli ä, ö, ü ve ß harflerini, İspanyolca modeli ñ'yi ve vurgulu sesli harflerini (á, é, í, ó, ú), Fransızca modeli é, è, ê ve ç harflerini, Portekizce modeli ã, õ ve ç harflerini doğru okur; İngilizce okumada bu harfler yanlış çıkabilir. Dilleri karışık bir sayfa için İngilizce ile bu dillerden birini birlikte seçin.
PDF ya da el yazısı bir notu okuyabilir mi?
Doğrudan değil. Zaten metin içeren bir PDF'in metni PDF'den metin ile okunabilir. Taranmış bir PDF'te metin yoktur; sayfalarını Taranmış PDF OCR ile okuyun. El yazısı güvenilir okunmaz, çünkü okuyucu basılı metin için yapılmıştır.
Metin gizli kalıyor mu?
Evet. Fotoğraf tarayıcınızda bir worker tarafından okunur; ne fotoğraf ne de metin bu siteye ya da başka birine gönderilir. Motorun dosyaları bu siteden iner ve tarayıcınızın olağan önbelleğinde tutulur; bu dosyalarda hiçbir fotoğraf ya da metin yoktur.
Okuma neden biraz sürüyor?
İlk okumada motor ve dil dosyaları iner; toplamda birkaç megabayt eder. Büyük bir fotoğrafın okunması da birkaç saniye sürer. Dosyalar tarayıcınızda kaldığı için sonraki okumalar daha hızlıdır. İki dakikayı geçen okuma durdurulur ve istediğiniz an iptal edebilirsiniz.
Güven yüzdesi neden yüzde 100 değil?
Güven yüzdesi, okuyucunun okuduğu kelimeler için yaptığı ortalama tahmindir. Yüksek bir değer iyi bir işarettir, düşük bir değer metnin kontrol edilmesi gerektiğini gösterir. Her kelimenin doğru olduğunu kanıtlamaz.
Kaynaklar
- Tesseract OCR, okumanın arkasındaki açık kaynaklı motor (Apache Lisansı 2.0)
- tesseract.js, motoru bir worker içinde çalıştıran JavaScript kütüphanesi (Apache Lisansı 2.0)
- tessdata_fast, burada kullanılan hızlı dil modelleri (Apache Lisansı 2.0)
Rakamlar ve metin en son 11 Kasım 2026 Çarşamba tarihinde kontrol edildi.