이미지 텍스트 추출기

그림이 된 글자를 다시 복사할 수 있는 글로 바꿉니다

화면을 캡처하거나 사진을 찍는 순간, 그 안의 문장은 글자가 아니라 점의 색으로만 남습니다. 사람 눈에는 똑같이 읽혀도 컴퓨터는 그 부분을 끌어서 선택하거나 복사할 수 없습니다. 이미지 텍스트 추출기는 이런 이미지에서 글자 모양을 찾아 다시 문자로 바꿔 주는 도구입니다. 이 일을 흔히 OCR(광학 문자 인식)이라고 부릅니다.

OCR 결과는 원본을 그대로 옮긴 것이 아니라 엔진이 가장 그럴듯하다고 판단한 추정입니다. 그래서 이 도구는 읽은 글자를 보여 주는 데서 멈추지 않고, 단어마다 엔진이 매긴 신뢰도를 이미지 위에 칠하고, 의심스러운 단어로 넘어갈 때마다 그 줄의 원본을 크게 띄워 결과와 나란히 대조하게 합니다. 모든 처리는 이 브라우저 안에서 이루어지며 이미지는 어디로도 보내지 않습니다.

어떤 때 쓰나요?

글자를 다시 타이핑하는 일은 짧아 보여도 실수가 잦고, 숫자나 영문 주소가 섞이면 더 그렇습니다. 이미지 속 글자가 필요한 상황은 생각보다 자주 생깁니다.

• 메신저로 받은 공지·안내문 이미지: 날짜·장소·계좌번호를 일정 앱이나 메모로 옮길 때 그대로 복사할 수 있습니다.
• 강의 슬라이드·화상 회의 화면 캡처: 화면에 잠깐 나온 문장을 노트에 붙여 넣고 필요한 곳만 고칩니다.
• 오류 메시지 캡처: 다른 사람이 보내 준 오류 화면의 문구를 복사해 검색하거나 문의 글에 붙입니다.
• 책·인쇄물을 찍은 사진: 인용할 문단을 옮긴 뒤 쪽수와 함께 원문과 대조합니다.
• 글자를 선택할 수 없는 웹 이미지: 카드 뉴스나 이미지로 올라온 표의 문장을 읽어 오거나, 화면 낭독 프로그램이 읽을 수 있는 글로 바꿉니다.

휴대폰과 컴퓨터에도 비슷한 기능이 들어 있습니다. 쓰던 기기에 있다면 그것이 가장 빠르고, 이 도구는 기기 기능이 닿지 않는 곳과 결과를 꼼꼼히 맞춰 봐야 하는 일에 쓰면 좋습니다.

쓰는 순서

1. 화면을 캡처해 이 페이지에서 Ctrl+V(Mac은 ⌘+V)로 붙여 넣거나, 이미지를 끌어다 놓거나, 이미지 고르기를 누릅니다. Windows는 Win+Shift+S, Mac은 ⌘+Shift+Control+4로 화면 일부를 클립보드에 바로 캡처할 수 있습니다.
2. 인식 언어 칩이 이미지 속 글자와 맞는지 봅니다. 처음에는 한국어와 영어를 함께 읽고, 최대 세 언어까지 고를 수 있습니다.
3. 결과 칸 아래 화살표로 확인할 단어를 차례로 넘깁니다. 위 띠에 그 줄의 원본이 크게 나오니 비교해서 틀린 글자를 결과 칸에서 바로 고칩니다.
4. 필요 없는 글자까지 읽혔다면 영역 고르기로 이미지 위에 네모를 그려 그 부분만 다시 읽습니다. 글자가 누워 있으면 돌리기 버튼을 누릅니다.
5. 전체 복사로 옮기거나 TXT로 저장합니다. 문서에 붙일 글이라면 줄 정리를 ‘문단으로 잇기’로 바꿉니다.

틀린 글자는 신뢰도와 원본 줄로 찾습니다

인식 엔진은 단어마다 이 글자가 맞을 가능성을 0~100 점수로 함께 돌려줍니다. 이 도구는 점수에 따라 이미지 위 단어 칸을 세 가지로 칠합니다. 점수가 낮은 단어부터 보면 결과 전체를 처음부터 끝까지 대조하지 않아도 됩니다.

위 예시 결과에도 세 경우가 다 들어 있습니다. 예시 결과는 이 도구의 엔진으로 예시 이미지를 실제로 읽어 둔 것입니다.

셋째 줄처럼 점수가 60을 넘는데도 틀리는 단어가 있습니다. 결과를 그대로 제출하거나 송금·예약에 쓰기 전에는 숫자, 날짜, 계좌번호, 이름을 원본과 한 번 더 맞춰 보세요. 결과 칸에서 커서를 옮기면 그 단어가 있는 줄의 원본이 위 띠에 나오고 이미지 위 칸도 함께 표시되므로, 단어를 하나씩 찾아 헤맬 필요가 없습니다. 반대로 이미지 위 단어 칸을 누르면 결과 칸에서 그 단어가 선택됩니다.

작은 글자는 키워서 한 번 더 읽습니다

OCR은 글자 획이 몇 픽셀밖에 안 되면 비슷한 모양의 글자를 구분하지 못합니다. Tesseract 문서는 엔진이 300dpi 이상인 이미지에서 가장 잘 동작하므로 이미지 크기를 바꾸는 것이 도움이 될 수 있다고 안내합니다. 화면 캡처에는 의미 있는 dpi 값이 없으므로, 이 도구는 대신 처음 읽은 결과에서 글자 줄 높이의 가운데값을 잽니다.

그 값이 30픽셀보다 낮으면 줄 높이가 44픽셀이 되도록 이미지를 키워 한 번 더 읽습니다. 키우는 배율은 3배까지이고, 키운 이미지가 1,600만 픽셀을 넘지 않는 만큼만 키우며, 1.25배보다 작게 키워야 하는 경우는 키우지 않습니다. 두 결과 가운데 글자 수로 가중한 평균 신뢰도가 더 높은 쪽을 씁니다. 처음 읽기에서 글자 줄을 하나도 찾지 못했을 때는 2배로 키워 한 번 더 시도합니다. 판독 계기의 ‘글자 줄 높이’ 자가 이 과정을 보여 줍니다.

마지막 줄처럼 큰 사진 속 작은 글자는 이미지 전체로는 키울 여유가 없습니다. 이럴 때 글자 부분만 영역으로 고르면 고른 부분만 처리하므로 같은 한도 안에서 충분히 키울 수 있습니다. 다만 1,600만 픽셀이 넘는 사진은 처음에 1,600만 픽셀로 줄여 두므로, 고른 부분도 줄인 그림에서 잘라 키웁니다. 이미 흐려진 글자는 키워도 없던 획이 생기지 않으니, 가능하면 더 가까이에서 다시 찍는 편이 낫습니다.

어두운 화면, 여백, 기운 사진

Tesseract 4 이후의 엔진은 밝은 바탕의 어두운 글자를 전제로 합니다. 이 도구는 읽을 범위의 평균 밝기가 0.45(흰색 = 1)보다 낮으면 다크 모드 캡처로 보고 색을 반전한 뒤 읽습니다. 투명한 PNG는 흰 바탕 위에 놓고 읽습니다.

Tesseract 문서는 글자 영역에 테두리 여백이 없으면 문제가 생길 수 있다며 10픽셀 정도의 여백을 권합니다. 화면 캡처는 글자가 가장자리에 붙어 있는 일이 많아서, 이 도구는 읽기 전에 사방에 12픽셀 여백을 덧붙이고, 그 여백을 이미지 가장자리의 평균색으로 채웁니다. 흰 여백을 그대로 붙이면 회색·어두운 바탕과의 경계를 엔진이 글자로 읽을 수 있기 때문입니다. 글자 줄이 많이 기울면 줄을 나누는 정확도가 크게 떨어지므로, 옆으로 누운 사진은 돌리기 버튼으로 글자 줄이 가로가 되게 세운 뒤 읽으세요.

굵고 큰 제목은 엔진이 글자 윗부분을 따로 한 줄로 읽어 의미 없는 기호 줄을 만들기도 합니다. 이 도구는 단어가 모두 신뢰도 60 미만이면서 더 믿을 만한 다른 줄과 세로로 절반 이상 겹치는 줄을 결과에서 뺍니다.

인식 언어 고르기

인식 언어는 이미지 속 글자의 종류에 맞춥니다. 언어마다 학습 데이터가 따로 있어 처음 고를 때 한 번 받고, 함께 고른 언어가 많을수록 읽는 시간이 늘어납니다. 그래서 한 번에 세 언어까지만 고를 수 있습니다.

한글만 있는 이미지에서 엉뚱한 알파벳이 끼어든다면 English를 끄고 한국어만 남겨 보세요. 반대로 영어만 있는 이미지는 English만 두는 편이 알파벳 인식이 안정적입니다. 언어를 바꾸면 같은 이미지를 새 설정으로 바로 다시 읽습니다. 데이터는 Tesseract의 가장 정확한 학습 데이터(tessdata_best)를 정수로 줄인 판으로, Tesseract.js가 쓰는 기본 데이터와 같습니다.

줄 그대로와 문단으로 잇기

줄 그대로는 이미지에 보이는 줄바꿈을 그대로 둡니다. 주소, 표의 한 행, 목록처럼 줄 자체가 의미 있는 글에 맞습니다. 문단으로 잇기는 화면 폭 때문에 끊긴 줄을 한 문장으로 이어 붙여 문서나 메일에 붙여 넣기 좋게 만듭니다. 두 방식 모두 다시 읽지 않고 결과만 다시 정리합니다.

• 문단과 문단 사이에는 빈 줄 하나를 둡니다.
• •, -, ※, 1., ①, 가. 같은 기호로 시작하는 줄은 목록으로 보고 새 줄에서 시작합니다.
• 한글·영어 줄은 공백 하나로 잇고, 한자·가나끼리 만나는 곳은 공백 없이 잇습니다.
• 영어 단어가 줄 끝 붙임표로 끊겼고 다음 줄이 소문자로 시작하면 붙임표를 남긴 채 붙입니다.

결과 칸에서 글자를 고친 뒤 줄 정리를 바꾸면 고친 내용이 처음 읽은 글자로 돌아갑니다. 이때 상태 줄의 ‘고친 글로 되돌리기’를 누르면 바꾸기 전 글로 돌아옵니다.

자주 틀리는 경우

한계

• 손글씨: Tesseract.js 안내는 어떤 설정을 조합해도 손글씨 인식은 크게 나아지지 않는다고 밝힙니다. 엔진이 인쇄체를 전제로 만들어졌기 때문입니다.
• 세로쓰기: 세로쓰기 전용 학습 데이터는 넣지 않았습니다. 세로로 쓴 일본어·한국어는 정확도가 크게 떨어집니다.
• 표: 칸 안 글자는 읽지만 표의 행과 열 구조는 남기지 않습니다. 칸이 많은 표는 열마다 영역으로 골라 읽는 편이 낫습니다.
• 장식 글꼴·무늬 위 글자: 글자 모양이 학습한 글꼴과 많이 다르거나 배경 무늬와 섞이면 틀린 글자가 늘어납니다.
• 수식·특수 기호: 분수, 위첨자, 화학식 같은 배치는 한 줄 글로 풀어지며 구조를 잃습니다.
• 한 번에 한 장: 여러 장은 한 장씩 읽어 복사합니다. 이미 PDF인 문서는 PDF 텍스트 추출기가 더 정확합니다.

이미지는 어디에도 보내지 않습니다

캡처에는 이름, 연락처, 계좌번호처럼 민감한 정보가 담기기 쉽습니다. 이 도구는 Tesseract.js 엔진을 브라우저 안의 작업자에서 돌리므로, 고르거나 붙여 넣은 이미지와 읽은 글자를 서버로 보내지 않고 저장하거나 주소창에 남기지도 않습니다. 인터넷으로 받는 것은 처음 한 번의 인식 엔진과 고른 언어의 데이터, 그리고 HEIC 사진을 브라우저가 직접 열지 못할 때 쓰는 변환 도구뿐이며 모두 이 사이트에서 받습니다.

언어 데이터는 다음 방문 때 다시 받지 않도록 브라우저 저장소(IndexedDB)에 남습니다. 지우기를 누르면 이미지와 결과, 고른 영역이 화면에서 사라지고, 탭을 닫아도 남지 않습니다. 공용 컴퓨터에서는 복사한 글이 클립보드에 남아 있을 수 있으니 쓰고 난 뒤 다른 글자를 한 번 복사해 두면 안전합니다.

기준: 엔진 Tesseract.js 7.0.0(2025-12-15 공개, LSTM), 언어 데이터 @tesseract.js-data 1.0.0의 4.0.0_best_int. 받는 크기는 엔진 4,073,740바이트, 한국어 1,572,336바이트, 영어 2,952,873바이트, 일본어 2,030,256바이트, 스페인어 2,100,190바이트, 인도네시아어 1,194,182바이트입니다. 2026-10-20 확인.

출처

• 01Tesseract 문서: Improving the quality of the output300dpi 이상에서 가장 잘 동작, 4.x는 밝은 바탕의 어두운 글자, 여백(예: 10px), 기울기, 페이지 분할 방식
• 02Tesseract 문서: Traineddata Filestessdata_best는 속도를 크게 내주고 정확도를 조금 더 얻는 데이터, tessdata_fast와의 비교
• 03Tesseract.js100개 넘는 언어를 읽는 JavaScript OCR, 브라우저와 Node.js에서 실행, Apache-2.0
• 04Tesseract.js FAQoem 1 데이터는 tessdata_best를 정수로 줄인 판, 언어 파일은 IndexedDB에 저장, 손글씨는 설정으로 크게 나아지지 않음
• 05Tesseract.js v7.0.0 릴리스2025-12-15 공개
• 06jsDelivr: @tesseract.js-datakor·eng·jpn·spa·ind 1.0.0, 4.0.0_best_int 폴더의 traineddata.gz
• 07Apple 지원: iPhone에서 라이브 텍스트 사용하기iPhone XS·XR 이후 모델, iOS 15 이상
• 08Apple: iOS 기능 제공 국가와 언어라이브 텍스트 언어에 한국어·일본어·스페인어 포함
• 09Microsoft 지원: 캡처 도구로 스크린샷 캡처텍스트 작업(OCR), 글자 인식은 기기에서 처리
• 10heic2any브라우저가 HEIC를 직접 열지 못할 때 쓰는 변환 도구, MIT, 0.0.4 사용

자주 묻는 질문

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