LSTM Derin Öğrenme Motoru
Geleneksel desen eşleme yerine modern LSTM sinir ağları kullanılarak geliştirilmiş, düşük kaliteli taramalarda bile benzersiz tanıma doğruluğu.
Tesseract 5.5.3 — güncel kararlı sürüm
Dünyanın Lider Açık Kaynaklı
OCR Karakter Tanıma Motoru
Tesseract OCR, endüstri standardı optik karakter tanıma çözümüdür. LSTM sinir ağlarıyla görsellerden ve taranmış belgelerden 100'den fazla dilde metin okur; temiz basılı sayfalarda karakter doğruluğu genellikle %99'un üzerindedir. Tamamen çevrimdışı çalışır.
60k+
GitHub Yıldızı
100+
Desteklenen Dil
40yıl
Köklü Geçmiş
99%
Temiz baskıda doğruluk
$0
Maliyet — Sonsuza Dek Ücretsiz
$ tesseract fatura.png output -l tur+eng --psm 3 pdf hocr
Tesseract OCR v5.5.3 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.
Tarayıcı Demosu
Çevrimiçi OCR'ı deneyin →
Tesseract'ı Çevrimiçi Deneyin — Kurulum Gerekmez
Taranmış görselleri ve PDF'leri tarayıcınızda düzenlenebilir metne ve aranabilir PDF'lere dönüştürün. Dosyalarınız yüklenmez.
📥 Tesseract OCR kurulumu
Motoru Windows, macOS, Linux, WSL2, Docker veya Conda üzerine kurun, dil verilerini ekleyin ve çalıştığını doğrulayın — tam adım adım rehberde.
⚡ Hızlı Komut Rehberi
Günlük OCR işleri için en sık kullanılan Tesseract CLI komutları.
Temel Metin Çıkarma
Bir görseldeki metni düz .txt dosyasına çıkarın.
tesseract image.png output
Dil Belirtme
Belirli bir dil için -l parametresini kullanın (ör. Almanca).
tesseract image.png output -l deu
Birden Fazla Dil
Karışık dilli belgeler için dilleri + işaretiyle birleştirin.
tesseract image.png output -l eng+fra
PDF Olarak Çıktı
Görünmez, seçilebilir metin katmanlı aranabilir PDF oluşturun.
tesseract image.png output pdf
Kelime Koordinatları (hOCR)
Tanınan her kelimenin konumunu HTML yapısında alın.
tesseract image.png output hocr
Özel Düzen Analizi
--psm 6 ile görseli tek ve düzenli bir metin bloğu olarak işleyin.
tesseract image.png output --psm 6
Yüklü Dilleri Listeleme
Sisteminizde yüklü tüm dil modellerini gösterin.
tesseract --list-langs
TSV (Tablo) Olarak Çıktı
Kelime bazında ayrıntılı verileri ve güven skorlarını dışa aktarın.
tesseract image.png output tsv
Öne Çıkan Özellikler
Neden dünya çapında geliştiricilerin ve araştırmacıların 1 numaralı tercihi?
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.
Performans ve Doğruluk Rehberi
Farklı çözünürlük ve görsel kalitelerinde Tesseract 5 için tipik doğruluk ve hız değerleri.
| Giriş DPI | Karakter Doğruluğu | İşlem Hızı | Önerilen Kullanım |
|---|---|---|---|
| 150 DPI | ~%85–90 | Hızlı | Yalnızca taslak/önizleme |
| 300 DPI | ~%98–99 | En uygun | Standart belgeler |
| 600 DPI | ~%99 | Yavaş | Yüksek doğruluklu arşivleme |
| Dil | Tipik doğruluk (300 DPI) | Notlar |
|---|---|---|
| İngilizce (Latin alfabesi) | ~%99 | En çok kaynağa sahip; temiz baskıda neredeyse kusursuz |
| İspanyolca / Portekizce / Almanca / Fransızca / İtalyanca | ~%97–99 | Aksanlı harfler için doğru model gerekir |
| Rusça / Kiril | ~%96–98 | Güçlü LSTM modelleri mevcut |
| Çince / Japonca / Korece | ~%92–97 | Büyük karakter kümeleri; düzen önemli |
| Arapça / Devanagari | ~%90–96 | Harf şekillenmesi ve bitişik harfler sonucu etkiler |
| Motor | Lisans | Güçlü yönler | Zayıf yönler |
|---|---|---|---|
| Tesseract 5 | Apache 2.0 | 100'den fazla dil, CPU dostu, tamamen çevrimdışı, ayarlanabilir, geniş ekosistem | El yazısı ve çok gürültülü taramalarda zayıf |
| EasyOCR | Apache 2.0 | Derin öğrenme doğruluğu, 80'den fazla dil, kolay Python API | GPU ağırlıklı, CPU'da yavaş, az ayar seçeneği |
| PaddleOCR | Apache 2.0 | Güçlü düzen/tablo analizi, zor taramalarda iyi | Büyük bağımlılık yığını, PaddlePaddle çalışma ortamı |
Bu rakamlar hakkında: standart LSTM modelleriyle temiz, beyaz üzerine siyah basılı metin için yaklaşık, tipik değerlerdir — resmi bir kıyaslama değildir. Gerçek sonuçlar tarama kalitesine, yazı tiplerine, düzene ve dile bağlıdır. Kendi belgelerinizle ölçün ve projenin test notlarını okuyun.
Onlarca Yıllık Araştırmaya Dayanır
Tesseract'ın gelişimi hakemli makalelerle belgelenmiştir ve modern metin tanıma teknolojisinin temellerinden biridir.
- Ray Smith (2007): "An Overview of the Tesseract OCR Engine" — Tesseract motorunun tasarımını anlatan temel makale.
- Ray Smith (1994): "A Comparison of Tesseract and Other OCR Systems" — Erken dönem Tesseract ile diğer OCR sistemlerinin tarihî karşılaştırması.
Gerçek Dünyadaki Kullanımlar
Tesseract yalnızca kelimeleri okumaz; birçok sektörde veri süreçlerini otomatikleştirir.
$42.50
{ "total": 42.50 }
Gider Yönetimi Otomasyonu
Fiş fotoğraflarından toplam tutarı, tarihi ve kalemleri otomatik olarak çıkarın.
XYZ-1234
Plaka Tanıma
Otopark yönetimi veya trafik izleme için açık kaynaklı plaka tanıma (ANPR) sistemleri kurun.
KYC ve Kimlik Doğrulama
Pasaport ve ehliyetlerden ad ve kimlik numaralarını programla çıkararak doğrulamayı hızlandırın.
PDF
Toplu Dijitalleştirme
Aranamayan arşivleri veya kurumsal TIFF dosyalarını aranabilir PDF'lere dönüştürün.
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. |
Tesseract OCR hakkında sık sorulan sorular
Tesseract OCR gerçek hayatta ne işe yarar?
Taranmış faturalar, fişler ve eski kitaplar gibi metin içeren görselleri aranabilir ve düzenlenebilir metne dönüştürür. Veri girişi otomasyonu araçları, dijital arşivler ve tarama uygulamalarında yaygın olarak kullanılır.
Tesseract OCR ticari olarak ücretsiz kullanılabilir mi?
Evet. Tesseract, Apache 2.0 lisanslı açık kaynaklı bir yazılımdır; kişisel, akademik ve ticari projelerde lisans veya API ücreti ödemeden kullanılabilir.
Tesseract OCR 2026'da hâlâ iyi mi?
Evet. Sürüm 4 ile gelen (sürüm 5 ile geliştirilen) LSTM sinir ağı sayesinde basılı metinlerde ücretli OCR API'leriyle rekabet edebilir; üstelik tamamen çevrimdışı çalışarak gizlilik sağlar.
Tesseract OCR yapay zekâ mıdır?
Evet. Eski sürümler (v3) klasik desen eşleştirme kullanırken, v4 ve sonrası metin satırları gibi sıralı veriler için tasarlanmış bir derin öğrenme mimarisi olan LSTM ağlarını kullanır.
Tesseract v4 ile v5 arasındaki fark nedir?
Tesseract 5, yüksek doğruluklu LSTM modellerini korurken v4'ten belirgin şekilde daha hızlıdır; birçok bellek sızıntısı giderilmiş ve eğitim araçları yenilenmiştir. Üretim ortamları için önerilen sürüm 5'tir.
Tesseract'ın grafik arayüzü var mı?
Hayır. Tesseract öncelikle bir C/C++ kütüphanesi ve komut satırı aracıdır. Grafik arayüz için gImageReader veya NAPS2 gibi Tesseract tabanlı üçüncü taraf uygulamaları kullanabilirsiniz.
Tesseract tarayıcıda çalışır mı?
Evet. tesseract.js gibi projeler C++ kodunu WebAssembly'ye derler; böylece OCR sunucu gerekmeden tarayıcıda çalışır. Sitemizdeki çevrimiçi OCR aracı da bu şekilde çalışır.
Tesseract özel bir yazı tipiyle nasıl eğitilir?
tesstrain deposunu kullanın. Makefile tabanlı bu araç; doğru verinin hazırlanmasını, eğitimi ve mevcut bir .traineddata modelinin ince ayarını otomatikleştirir.
Tesseract çıktısı neden bazen anlamsız olur?
Tesseract temiz ve yüksek kontrastlı görseller ister. Bulanık, düşük kontrastlı veya karmaşık arka planlı görselleri önce OpenCV ya da ImageMagick ile ikili hâle getirme ve eğiklik düzeltme gibi ön işlemlerden geçirin.
Tesseract OCR hangi görsel biçimlerini destekler?
Leptonica kütüphanesi aracılığıyla PNG, JPEG, TIFF, BMP, PNM, GIF ve WebP biçimlerini destekler. En iyi doğruluk için 300 DPI veya üzeri TIFF ya da PNG gibi kayıpsız biçimler önerilir.
Tesseract OCR ne kadar doğru?
Temiz, yüksek çözünürlüklü taramalarda Tesseract 5 genellikle %95'in üzerinde karakter doğruluğuna ulaşır ve standart basılı metinde sıklıkla %99'u aşar. Düşük kaliteli tarama, el yazısı, süslü yazı tipleri ve gürültülü arka planlar doğruluğu düşürür.
Tesseract OCR çevrimdışı çalışır mı?
Evet. Tesseract tamamen yerel çalışır ve görselleri harici sunuculara göndermez. Bu nedenle bulut OCR kullanılamayan tıbbi, hukuki veya finansal belgeler için idealdir.
Tesseract mı, Google Cloud Vision API mi?
Tesseract ücretsiz, açık kaynaklı ve tamamen çevrimdışıdır; gizlilik gerektiren işler, yüksek hacim ve kapalı ağlar için uygundur. Cloud Vision API zor görsellerde ve el yazısında daha başarılıdır ancak çağrı başına ücretlidir ve görsellerin Google'a gönderilmesini gerektirir.
Tesseract OCR doğruluğu nasıl artırılır?
En önemli etken görsel kalitesidir: 300 DPI veya üzerine büyütün, gri tonlamaya çevirip ikili hâle getirin, eğikliği düzeltin, gürültüyü giderin ve düzene uygun PSM (ör. --psm 6) ile doğru dil modelini (ör. -l tur+eng) seçin.
Tesseract'a modern derin öğrenme alternatifleri nelerdir?
PaddleOCR karmaşık düzenler, eğri metinler ve tablo tanımada güçlü bir derin öğrenme OCR çerçevesidir. Docling ise PDF ve görselleri Markdown ve JSON'a dönüştüren, alttaki OCR motorlarını yöneten açık kaynaklı bir belge dönüştürme motorudur.
Metin çıkarmaya hazır mısınız?
Tek bir komuttan tam otomatik bir OCR sürecine.
$ tesseract scan.png stdout -l tur