Как преобразовать PDF или изображение в текстовый документ с помощью нейросети. Понимает даже рукописный текст

Представьте, что вам на работе дают задание и кидают для его выполнения PDF-документ, из которого вам надо брать выдержки. Вы в надежде, что это обычный текстовый PDF, открываете его и видите скан, взаимодействовать с которым стандартными средствами PDF-ридеров просто невозможно. Посмотреть — да, а вот скопировать из него информацию — никак. Думаете, придется набивать всё вручную? Нет, если вам известен небольшой лайфхак.

❗️ЕЩЕ БОЛЬШЕ СТАТЕЙ ОБ APPLE ИЩИТЕ В НАШЕМ ДЗЕНЕ СОВЕРШЕННО БЕСПЛАТНО

С помощью нейросети можно преобразовать любой PDF-документ, неважно, текстовый он или просто отсканированная картинка или изображение в текст. Достаточно лишь закинуть файл в специальный сервис, и вы получите готовый результат буквально за считанные секунды. Смотрите, как это работает:

1. Через любой браузер перейдите на сайт datalab.to;
2. Перетяните файл, который вы хотите распознать, в специальное окошко;
3. Выберите режим распознавания из трех вариантов: Fast, Balanced или High Accuracy;
4. Если вы планируете распознавать больше 10 страниц, обязательно авторизуйтесь на сайте;
5. Запустите распознавание и дождитесь результата.

❗️ПОДПИСЫВАЙСЯ НА ТЕЛЕГРАМ-КАНАЛ СУНДУК АЛИБАБЫ, ЧТОБЫ ПОКУПАТЬ ТОЛЬКО ЛУЧШИЕ ТОВАРЫ С АЛИЭКСПРЕСС

Каждый абзац текста система выделяет отдельным блоком, так что вы точно не запутаетесь, что и где распознано. Для вашего удобства готовый текст либо можно просто скопировать в документ, либо экспортировать в Markdown или HTML. Кстати, заметки Markdown можно добавлять на iPhone, iPad и Mac после установки iOS 26, iPadOS 26 и macOS Tahoe соответственно. У меня как раз завалялся PDF-файл с рукописным текстом. Вот как его распознала нейросеть:

Безусловно, не обошлось без ошибок. Но это в любом случае намного быстрее, чем перепечатывать его вручную. В общем, пользуйтесь на здоровье. Сервис реально прикольный и в работе точно пригодится. Кстати, его можно установить на компьютер локально. Всю необходимую информацию вы сможете найти на GitHub.