사진 글자 추출 (한글 OCR)
사진이나 스크린샷 속 글자를 복사할 수 있는 텍스트로 바꿔 보세요. 이미지 파일은 서버로 전송되지 않고 브라우저 안에서만 처리됩니다.
여기로 이미지를 끌어다 놓거나, 클릭해서 파일을 선택하세요. 스크린샷을 Ctrl+V로 붙여넣어도 됩니다.
처음 사용 시 인식 데이터(수 MB~수십 MB)를 내려받습니다.
사용법
- 글자가 담긴 사진을 끌어다 놓거나 파일 선택, 또는 Ctrl+V 붙여넣기로 불러옵니다.
- 사진 속 언어에 맞게 인식 언어를 고릅니다(영어만 있다면 '영어만'이 더 빠르고 정확합니다).
- "글자 추출" 버튼을 누르고 진행 표시가 끝날 때까지 기다립니다.
- 결과 텍스트 상자에서 필요하면 직접 수정한 뒤 복사 버튼으로 복사합니다.
- 선명한 사진, 정면으로 똑바로 찍은 문서일수록 인식률이 높습니다.
사진 속 글자를 다시 타이핑하지 않으려면
- 회의나 강의 중 화이트보드나 슬라이드를 사진으로 찍어두고 나중에 문서로 정리해야 할 때
- 종이로 받은 계약서나 안내문의 내용을 다시 타이핑하지 않고 그대로 옮겨야 할 때
- 외국어로 된 메뉴판이나 안내판을 찍어서 텍스트만 뽑은 뒤 번역기에 넣어야 할 때
- 스크린샷으로 저장한 예약 확인이나 주문 내역에서 필요한 부분만 복사해서 다른 곳에 붙여넣어야 할 때
- 명함이나 오래된 서류를 스캔한 이미지에서 이름, 연락처 같은 정보만 빠르게 뽑아내야 할 때
- 책이나 논문의 일부 구절을 옮겨 적기 번거로워 사진으로 찍은 뒤 텍스트만 뽑아내고 싶을 때
- 발표 자료나 인쇄물을 스캔한 파일에서 표나 문단을 다시 타이핑하지 않고 텍스트로 바로 옮기고 싶을 때
인식률을 높이려면 문서를 평평한 곳에 놓고 그림자가 지지 않도록 밝은 곳에서 정면으로 찍는 것이 가장 중요합니다. 비스듬히 찍히면 글자가 기울어져 인식률이 떨어지므로, 가능하면 카메라를 문서와 수평으로 맞추고 초점이 흐려지지 않게 적당한 거리를 두고 촬영하는 것이 좋습니다.
글자 크기가 너무 작거나 사진 해상도가 낮으면 인식이 어려워질 수 있으므로, 가까이에서 찍거나 필요한 부분만 잘라서 올리면 결과가 더 정확해집니다. 배경에 다른 글자나 무늬가 섞여 있으면 오인식이 늘어날 수 있으니 가능하면 문서 부분만 나오도록 프레임을 맞추는 것도 도움이 됩니다.
같은 도구인데 사진마다 결과가 들쭉날쭉한 이유가 궁금하다면, 한글 OCR이 알파벳보다 어려운 구조적 배경을 한글 OCR 인식률 가이드에 풀어 두었습니다.
추출한 글자 수가 궁금하다면 글자수 세기를, PDF 속 글자를 뽑고 싶다면 먼저 PDF JPG 변환으로 이미지로 바꾼 뒤 이 도구를 이용해 보세요.
촬영 조건을 하나씩 망가뜨려 인식률을 재봤습니다
"선명하게 찍으세요"는 어느 OCR 안내에나 적혀 있지만, 흐림·저대비·기울기·글자 크기 중 무엇이 실제로 결과를 망치는지는 숫자로 나온 걸 보기 어렵습니다. 그래서 같은 문장을 조건별로 망가뜨려 놓고 이 도구가 쓰는 것과 같은 엔진(tesseract.js 7.0.0, 한국어+영어)에 넣어 봤습니다.
실측 환경은 MacBook Pro(M1 Pro)·macOS 26.5.2·Node.js 25입니다. 1000×400 크기의 주문 확인서 화면을 기준 이미지로 만들고, ffmpeg 8.1.2로 회전·흐림·대비 저하·축소·노이즈를 각각 적용했습니다. 정확도는 공백을 뺀 정답 52자와 인식 결과의 편집 거리로 계산했습니다.
| 조건 | 틀린 글자 | 정확도 | 대표 오인식 |
|---|---|---|---|
| 기준 (정면·선명·40px) | 0 | 100.0% | — |
| 노이즈 (거친 입자) | 0 | 100.0% | — |
| 저대비 (명암 폭 255→47) | 0 | 100.0% | — |
| 흐림 (초점 나감) | 1 | 98.1% | 128,000 → 128.000 |
| 작은 글자 (0.3배 축소) | 6 | 88.5% | 세종대로 → MEHR |
| 기울기 8도 | 6 | 88.5% | 주문번호 → THE |
순서가 예상과 달랐습니다. 흐림과 노이즈, 심지어 명암 폭이 255에서 47로 줄어든 저대비 이미지까지 거의 온전히 읽어냅니다. 글자 모양이 뭉개져도 획의 배치는 남아 있기 때문입니다. 무너지는 쪽은 글자가 기울거나 작아져서 획 사이 간격 자체가 사라진 경우입니다. "주문번호" 네 글자가 통째로 "THE"가 되는 식으로, 조금 틀리는 게 아니라 다른 언어로 읽어 버립니다.
기울기만 따로 — 4도에서 흔들리고 15도에서 무너진다
기울기가 가장 치명적으로 보여서 각도만 바꿔 가며 다시 재봤습니다. 나머지 조건은 전부 동일합니다.
| 기울기 | 틀린 글자 | 정확도 |
|---|---|---|
| 0도 | 0 | 100.0% |
| 2도 | 0 | 100.0% |
| 4도 | 6 | 88.5% |
| 8도 | 6 | 88.5% |
| 15도 | 43 | 17.3% |
2도까지는 흠집 하나 없다가 4도부터 글자가 새기 시작하고, 15도에서는 52자 중 43자가 틀려 사실상 못 읽습니다. 손으로 든 문서가 4도쯤 기우는 건 아주 쉬운 일이라, 결과가 들쭉날쭉했다면 초점보다 각도를 먼저 의심하는 편이 맞습니다. 다시 찍기 어렵다면 사진 앱의 수평 보정으로 글줄을 눕혀 놓고 올려도 됩니다.
이 실험이 다루지 못한 것도 적어 둡니다. 위 이미지는 화면에서 렌더링한 뒤 조건을 인위적으로 준 합성본이라, 종이 질감·조명 얼룩·그림자가 섞인 실제 카메라 촬영본과는 다를 수 있습니다. 손글씨와 세로쓰기도 이번 측정 대상이 아니었습니다. 한글이 알파벳보다 구조적으로 어려운 이유는 한글 OCR 인식률 가이드에 따로 정리해 뒀습니다.
자주 묻는 질문
- 사진이 서버로 업로드되나요?
- 아니요, 선택한 이미지 파일 자체는 서버로 전송되지 않고 브라우저 안에서만 분석됩니다. 다만 글자를 인식하는 엔진(수 MB 크기의 wasm 코어)과 한국어·영어 인식 데이터는 최초 1회 CDN에서 내려받아야 하며, 이는 사진 내용과는 무관한 프로그램 파일입니다.
- 인식률을 높이려면 어떻게 해야 하나요?
- 글자가 선명하고 대비가 뚜렷한 사진일수록 인식률이 올라갑니다. 문서를 정면에서 똑바로 찍고 그림자나 흐림 없이 촬영하면 더 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.
- 손글씨도 인식할 수 있나요?
- 이 도구는 인쇄체 글자 인식에 최적화되어 있어 책, 문서, 스크린샷에서는 잘 동작합니다. 손글씨는 필체에 따라 인식률이 크게 떨어질 수 있어 참고용으로만 사용하는 것을 권장합니다.
- 어떤 언어를 지원하나요?
- 현재 이 도구는 한국어와 영어 인식을 지원합니다. '한국어+영어' 모드가 기본이며, 영어만 있는 사진이라면 '영어만'을 선택하면 더 빠르고 정확합니다.
- 추출한 텍스트가 원문과 다르게 나올 때가 있나요?
- 네, OCR은 완벽하지 않아 폰트나 화질에 따라 일부 글자를 잘못 인식할 수 있습니다. 결과 텍스트 상자에서 직접 수정한 뒤 복사해서 쓰면 됩니다.