Jak wyodrębnić dane z obrazów?

Najważniejsze informacje

• Dostępnych jest wiele narzędzi do kopiowania tekstu z obrazów, jednak mają swoje ograniczenia.
• Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji pozostają najskuteczniejszym oprogramowaniem do przetwarzania obrazów.

Potrzebujesz wyodrębnić dane z różnych typów obrazów?

Wyodrębnianie danych z obrazów nabiera dziś szczególnego znaczenia, ponieważ branże od edukacji, poprzez finanse, aż po ochronę zdrowia, polegają na tej technologii do cyfryzacji dokumentów i automatyzacji procesów.

Czy można wyodrębnić dane z obrazu?

Tak, istnieje możliwość wyodrębniania danych z obrazów różnymi metodami. Najskuteczniej robią to jednak narzędzia oparte na sztucznej inteligencji.

Co to jest wyodrębnianie danych z obrazów?

Wyodrębnianie danych z obrazów to proces konwersji informacji wizualnych z obrazów do czytelnego, cyfrowego tekstu, który można wygodnie przechowywać, edytować i analizować. Od lat wspiera to technologia OCR (Optical Character Recognition), która stanowi fundament cyfrowego rozpoznawania tekstu.

Nowoczesne algorytmy sztucznej inteligencji oraz uczenia maszynowego znacznie zwiększyły precyzję i zakres działania OCR. Dzięki temu proces staje się bardziej efektywny, spójny i skalowalny — idealny dla sektorów obsługujących duże wolumeny dokumentów.

Dlaczego warto wyodrębniać dane z obrazów?

Konwersja informacji z obrazów do formy cyfrowej sprawia, że dane są wyszukiwalne, edytowalne i łatwe do dalszej analizy lub udostępnienia. To ogromna korzyść dla firm, które zarządzają dużą ilością dokumentacji.

Branże takie jak zdrowie, finanse i logistyka codziennie przetwarzają setki dokumentów graficznych. Automatyzacja wyodrębniania umożliwia rozwój bez konieczności drastycznego zwiększania nakładów pracy.

Popularne metody wyodrębniania tekstu z obrazów

Oto najczęściej stosowane metody i narzędzia, wraz z typowymi ograniczeniami.

Darmowe konwertery online: PNG na PDF lub JPG na PDF

Takie narzędzia jak SmallPDF czy ilovePDF umożliwiają bezpłatną konwersję obrazów do PDF. Często jednak nie wyodrębniają samego tekstu, a jedynie zmieniają format pliku. Do pobrania tekstu nadal potrzebne będzie dodatkowe narzędzie OCR.

Ograniczenia:

• Brak rozpoznawania tekstu: Konwertery zmieniają tylko format pliku obrazu, nie pobierając z niego danych tekstowych.
• Ryzyko dla poufności: Darmowe narzędzia często przetwarzają dane na zewnętrznych serwerach, co nie jest bezpieczne dla poufnych informacji.
• Uproszczona funkcjonalność: Bezpłatne konwertery obsługują głównie proste przypadki i nie radzą sobie z rozbudowanymi dokumentami czy wyodrębnianiem konkretnych pól danych.

Zamiana zdjęcia na tekst przez Google Drive

Google Drive pozwala łatwo i bezpłatnie wydobywać tekst z obrazów. Po przesłaniu pliku i otwarciu go w Google Docs, system automatycznie stosuje OCR do konwersji obrazu na edytowalny tekst.

Kroki:

1. Prześlij obraz do Google Drive.
2. Kliknij na pliku prawym przyciskiem i wybierz „Otwórz za pomocą Dokumentów Google”.
3. Google Docs automatycznie zastosuje OCR — tekst pojawi się pod obrazem i będzie edytowalny.

Jak widać na przykładzie, otrzymane dane często są nieuporządkowane i pozbawione klarownych pól.

Ograniczenia:

• Precyzja: OCR Google nie radzi sobie dobrze z obrazami niskiej jakości lub złożonymi układami (np. tabele).
• Zaburzenia formatowania: System potrafi błędnie rozpoznać kolejność, nagłówki czy kolumny.
• Ryzyko prywatności: Przetwarzanie dokumentów poprzez ekosystem Google może być problematyczne przy danych wrażliwych.

Zamiana zdjęcia na tekst w Microsoft Word

Microsoft Word ma funkcje OCR, gdy obraz zostanie wstawiony do dokumentu, jednak najlepsze efekty uzyskuje się w programie OneNote lub najnowszych wersjach Worda.

Kroki:

1. Wstaw obraz do Microsoft Word lub OneNote.
2. W OneNote kliknij obraz prawym przyciskiem i wybierz „Kopiuj tekst z obrazu”.
3. Wklej tekst do dokumentu — możesz dowolnie go edytować.

Ograniczenia:

• Podstawowy OCR: Nadaje się tylko do prostych zadań, nie obsłuży dużych ilości danych lub skomplikowanych struktur.
• Brak wsparcia dla wielu plików: Obrazy trzeba przetwarzać ręcznie, co jest niepraktyczne na dużą skalę.
• Wysoki poziom błędów: Rozpoznawanie tekstu jest mniej skuteczne przy słabej jakości obrazach lub niestandardowej typografii.

Programy OCR na komputer i smartfon

Istnieje wiele aplikacji OCR na komputery i urządzenia mobilne, takich jak Adobe Acrobat, Text Fairy (Android) czy Adobe Scan. Pozwalają one odczytywać proste obrazy, lecz ograniczają się do zastosowań indywidualnych lub wymagają płatnej subskrypcji przy zaawansowanych funkcjach.

Ograniczenia:

• Opłaty za rozbudowane opcje: Zaawansowane funkcje często są dostępne wyłącznie w płatnych planach.
• Mała automatyzacja: Przeważnie to narzędzia ręczne, które nie umożliwiają przetwarzania grupowego.
• Mniejsza skuteczność przy trudnych obrazach: Narzędzia podstawowe słabo radzą sobie z tekstem na słabej jakości obrazach lub nietypowym formatowaniem.

AI OCR do przetwarzania obrazów

Podstawowe metody wyodrębniania danych z obrazów sprawdzają się tylko przy niewielkiej liczbie prostych plików. Jednak w większych firmach, gdzie kluczowa jest precyzja, niezbędne jest profesjonalne oprogramowanie do wyodrębniania danych z obrazów.

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe wyznaczają nowy standard dla OCR — zapewniają wysoką precyzję nawet przy skomplikowanych strukturach, pismach ręcznych czy obrazach niskiej jakości. AI OCR, jak w Parseur, „uczy się” na przykładach i dostosowuje się do różnych szablonów, stając się skutecznym narzędziem do masowej automatyzacji przetwarzania danych.

Zalety AI OCR

• Większa precyzja: AI OCR odróżnia znaki, języki i układy, dostarczając lepsze wyniki od klasycznego OCR.
• Elastyczność: Uczenie maszynowe umożliwia dopasowanie do nowych czcionek, układów i języków.
• Skalowalność: To idealne rozwiązanie do przetwarzania dużych ilości dokumentów — obsługuje automatyzację i grupowe operacje.

Przykłady zastosowań AI w przetwarzaniu obrazów

Wyodrębnianie danych z obrazów to potrzeba w wielu branżach.

Sektor prawny

Kancelarie prawne otrzymują wiele zeskanowanych umów, pism i akt sądowych kluczowych do pracy. AI OCR kontekstowo rozpoznaje i porządkuje specjalistyczne terminy prawa, zwiększając trafność danych i szybkość wyszukiwania.

Badania pokazują, że kancelarie, które wdrożyły OCR z AI, poprawiły wydajność wyszukiwania nawet o 60%, oszczędzając godziny pracy podczas analiz i administracji.

Edukacja

Szkoły i uczelnie wykorzystują AI OCR do skanowania podręczników i zamiany ich w przeszukiwalne, cyfrowe materiały. Rozwiązanie to umożliwia także dostęp osobom z niepełnosprawnościami za pomocą czytników ekranu i edukacyjnych aplikacji.

Finanse

Automatyzując wyodrębnianie danych ze skanowanych dokumentów, banki i instytucje finansowe mogą szybko uzyskiwać dane, takie jak kwoty, daty czy dane klientów — co znacząco zwiększa wydajność pracy.

Według raportu McKinsey, AI i OCR mogą zredukować koszty operacyjne o 30-40%, dzięki automatyzacji i mniejszej liczbie błędów.

Ochrona zdrowia

Sektor opieki zdrowotnej przetwarza różnorodne dokumenty obrazowe — od recept po kartoteki medyczne i wyniki badań. AI dokładnie rozpoznaje terminy medyczne i obsługuje wiele formatów, umożliwiając szybkie i bezbłędne wprowadzenie informacji do systemów EHR.

Logistyka i łańcuch dostaw

W branży logistycznej przetwarzanie obrazów pozwala wyodrębniać dane z etykiet, listów przewozowych czy dokumentów transportowych.

Handel detaliczny

E-sklepy używają AI OCR do przetwarzania obrazów przy inwentaryzacji i w obsłudze klienta. Umożliwia to rozpoznawanie paragonów, etykiet towarów czy cenówek.

Przykład: Firma e-commerce korzysta z AI OCR do pobierania szczegółów produktów z paragonów i automatyzacji zwrotów — ograniczając pracę ręczną i zwiększając zadowolenie klientów.

Ubezpieczenia

Branża ubezpieczeniowa korzysta z AI do przetwarzania papierowych zgłoszeń szkód, formularzy i umów. Narzędzia OCR wyodrębniają numery zgłoszeń, szczegóły polis i opisy szkód ze zdjęć lub skanów, co znacząco przyspiesza obsługę klienta.

Jak skopiować tekst z obrazu przy użyciu Parseur

Parseur oferuje rozwiązanie oparte na AI do automatycznej ekstrakcji danych z obrazów, zapewniające wysoką precyzję nawet w przypadku trudnych lub niskiej jakości plików.

Jakie formaty obrazów obsługuje Parseur?

• GIF (tylko pierwsza klatka)
• JPEG
• PNG
• TIFF

Jaki jest maksymalny rozmiar obrazów obsługiwanych przez Parseur?

Do 20 MB i maksymalnie 10 000 pikseli szerokości lub wysokości.

Krok 1: Załóż darmowe konto w Parseur

Po rejestracji wybierz AI inbox — skrzynkę do automatycznego przetwarzania plików obrazów.

Krok 2: Prześlij obraz

Wystarczy przeciągnąć i upuścić plik lub przesłać go do skrzynki Parseur.

Krok 3: Automatyczne przetwarzanie obrazu

Parseur AI automatycznie przetwarza obraz i wyodrębnia dane według ustawionych pól.

Sprawdź rezultat. Możesz ręcznie zmienić pola lub dodać własny szablon.

Krok 4: Konwersja PNG/JPG do pliku Excel

Wyeksportuj pobrane dane do wybranego formatu — CSV, Excel lub połącz je z systemem CRM czy innymi narzędziami.

Kliknij „Pobierz dane” i zdecyduj: JSON, CSV lub XLSX.

Niezależnie, czy zarządzasz dokumentacją medyczną czy przetwarzasz faktury w firmie, wyodrębnianie danych z obrazów pozwala oszczędzić czas i zredukować liczbę błędów. Tradycyjne metody oferują ograniczoną precyzję i skalowalność.

AI OCR, takie jak Parseur, to rozwiązanie nowoczesne, skalowalne i bezpieczne, które znacząco usprawnia proces wyodrębniania danych z obrazów, zapewniając wysoką dokładność i sprawność.

Ostatnia aktualizacja 3 lutego 2026