Ana içeriğe atla
v5.3.0 Yayında

Dünyanın Lider Açık Kaynaklı
OCR Karakter Tanıma Motoru

Tesseract OCR, endüstri standardı optik karakter tanıma çözümüdür. Gelişmiş LSTM yapay sinir ağları ile görsellerden ve taranmış belgelerden 100'den fazla dilde %99'un üzerinde doğrulukla metin çıkarır. Tamamen yerel, çevrimdışı ve güvenli.

bash — 80x24

$ tesseract fatura.png output -l tur+eng --psm 3 pdf hocr

Tesseract OCR v5.3.0 başlatılıyor (LSTM motoru)...

Leptonica kütüphanesi yüklendi: fatura.png (300 DPI, 2480x3508)

Dil modelleri yüklendi: tur.traineddata, eng.traineddata

Sayfa düzeni analiz ediliyor (PSM 3: Tam otomatik sayfa tespiti)...

LSTM derin öğrenme ile karakter tanıma tamamlandı (0.72s)

✓ output.txt başarıyla oluşturuldu (Düz metin)

✓ output.pdf başarıyla oluşturuldu (Aranabilir çift katmanlı PDF)

✓ output.hocr başarıyla oluşturuldu (Koordinatlı XML)

Tesseract Nasıl Çalışır?

Görselden aranabilir metne 5 adımlı OCR işleme hattı

01

Görüntü Ön İşleme (Leptonica)

Adaptif ikilileştirme (Otsu), eğiklik düzeltme, parazit giderme ve 300+ DPI çözünürlük ölçekleme uygulanır.

02

Sayfa Düzeni Analizi (PSM)

Sütunlar, paragraflar, metin satırları ve tablolar otomatik olarak tespit edilip okuma sırası belirlenir.

03

Satır & Karakter Tespiti

Metin satırlarının taban çizgileri çıkarılır ve karakter parçacıkları yapay zeka modeline iletilir.

04

LSTM Sinir Ağı Tanıma

Çift yönlü LSTM sinir ağları, bağlamsal dil modelleriyle karakterleri yüksek doğrulukla tanımlar.

05

Biçimlendirilmiş Çıktı

Sonuçlar metin dosyası, aranabilir PDF, hOCR (HTML), ALTO XML veya TSV tablosu olarak dışa aktarılır.

İndir ve Kur

Tüm işletim sistemleri için hızlı kurulum yönergeleri

Windows 10 / 11 Kurulumu

Windows Paket Yöneticisi (winget veya Scoop) veya UB Mannheim resmi kurulum paketini kullanabilirsiniz:

# Önerilen: winget ile kurulum
winget install UB-Mannheim.TesseractOCR

# veya Scoop ile kurulum:
scoop install tesseract

# Kurulumu test edin:
tesseract --version

macOS (Homebrew) Kurulumu

# Homebrew ile Tesseract kurulumu
brew install tesseract

# Tüm dil paketlerini ekleme (Önerilen):
brew install tesseract-lang

# Doğrulama:
tesseract --version
tesseract --list-langs

Linux (Ubuntu / Debian / Fedora / Arch)

# Ubuntu / Debian
sudo apt update
sudo apt install tesseract-ocr tesseract-ocr-tur tesseract-ocr-eng

# Fedora / RHEL
sudo dnf install tesseract tesseract-langpack-tur

# Arch Linux
sudo pacman -S tesseract tesseract-data-tur tesseract-data-eng

Python Entegrasyonu (pytesseract)

pip install pytesseract pillow opencv-python

# Python Örneği:
import pytesseract
from PIL import Image

# Görselden metin çıkarma
image = Image.open('belge.jpg')
text = pytesseract.image_to_string(image, lang='tur+eng')
print(text)

# Aranabilir PDF oluşturma
pdf = pytesseract.image_to_pdf_or_hocr('belge.png', extension='pdf', lang='tur')
with open('output.pdf', 'wb') as f:
    f.write(pdf)

JavaScript / TypeScript (Tesseract.js)

npm install tesseract.js

// Node.js veya Tarayıcı Kodu:
import { createWorker } from 'tesseract.js';

const worker = await createWorker('tur');
const ret = await worker.recognize('resim.png');
console.log(ret.data.text);
await worker.terminate();

Öne Çıkan Özellikler

Neden dünya çapında geliştiricilerin ve araştırmacıların 1 numaralı tercihi?

LSTM Derin Öğrenme Motoru

Geleneksel desen eşleme yerine modern LSTM sinir ağları kullanılarak geliştirilmiş, düşük kaliteli taramalarda bile benzersiz tanıma doğruluğu.

100+ Dil & Türkçe Desteği

Türkçe, İngilizce, Almanca, Fransızca, Arapça, Kiril ve Asya alfabeleri dahil 100'den fazla dilde çok dilli eşzamanlı tanıma.

Aranabilir Çift Katmanlı PDF

Taranmış belgelerin altına görünmez metin katmanı yerleştirerek arama yapılabilir, metin kopyalanabilir PDF'ler üretir.

%100 Çevrimdışı & Gizlilik

Verileriniz hiçbir zaman harici sunuculara yüklenmez. Sağlık, finans ve hukuki belgeler için tam güvenlik sağlar.

Zengin Çıktı Formatları (hOCR, TSV)

Karakter ve kelime düzeyinde koordinat sınırlayıcı kutuları (Bounding Box) ve güven skorları ile tam yapılandırılmış veri.

Desteklenen Diller Veritabanı

100'den fazla dil için resmi eğitilmiş model dosyalarını (.traineddata) anında arayın ve indirin.

100+ Dil

Tesseract GUI & Masaüstü Araçları

Komut satırı kullanmadan grafiksel arayüzle OCR yapmak için popüler ücretsiz araçlar

gImageReader

GTK/Qt tabanlı modern arayüz. PDF/resim açma, tarama alanı seçimi ve metin düzenleme yetenekleri sunar.

gImageReader'ı Gör →

OCRmyPDF

PDF belgelerinize otomatik aranabilir metin katmanı ekler, sayfaları düzeltir ve PDF/A arşiv standartlarına uyarlar.

OCRmyPDF'i Gör →

VietOCR

Java ve .NET ile geliştirilmiş çapraz platform arayüz. Toplu OCR işleme ve yazım denetimi desteği.

VietOCR'ı Gör →

Sayfa Bölümleme Modları (PSM)

En yüksek doğruluk için belgenize en uygun PSM modunu belirleyin

PSM Değeri Mod Açıklaması En İyi Kullanım Senaryosu
--psm 3 Tam otomatik sayfa bölümleme (Varsayılan) Standart çok paragraflı dökümanlar ve kitap sayfaları.
--psm 6 Tek tip metin bloğu Faturalar, makbuzlar, fişler ve tek biçimli paragraflar.
--psm 7 Tek bir metin satırı Araç plakaları, barkod altındaki metinler, başlıklar.
--psm 8 Tek bir kelime Güvenlik kodları (CAPTCHA), tekli logo metinleri.
--psm 11 Belirli bir sırası olmayan seyrek metin Kartvizitler, afişler, tablolarda dağınık duran veriler.

Sıkça Sorulan Sorular (SSS)

Tesseract OCR hakkında teknik detaylar

Tesseract OCR hangi görsel formatlarını destekler?

Leptonica kütüphanesi sayesinde PNG, JPEG, TIFF, BMP, PNM, GIF ve WebP formatlarını doğrudan destekler. En yüksek OCR kalitesi için 300 DPI çözünürlükte TIFF veya PNG önerilir.

Tesseract OCR'ın doğruluk oranı nedir?

Net ve yüksek çözünürlüklü basılı belgelerde Tesseract v5'in doğruluk oranı %99'un üzerindedir. Düşük kaliteli veya eğik taranmış belgelerde ikilileştirme (Binarization) ve eğiklik giderme (Deskew) ile başarı oranı artırılabilir.

Tesseract ile bulut OCR servisleri arasındaki fark nedir?

Tesseract tamamen ücretsiz, açık kaynaklı ve internet bağlantısı gerektirmeden yerel olarak çalışır; bulut OCR servisleri ise kullanım başına ücretlendirilir ve verilerinizi harici sunuculara göndermenizi gerektirir.

Türkçe karakter tanıma doğruluğunu nasıl artırabilirim?

(1) Görsel çözünürlüğünü 300 DPI'a ölçekleyin; (2) Otsu algoritmasıyla siyah-beyaz ikilileştirme yapın; (3) Belge düzenine göre doğru --psm modunu seçin; (4) Çok dilli belgelerde -l tur+eng parametresini kullanın.