Extract text from images — free

OCR 엔진은 먼저 레이아웃 구조를 감지한 뒤 이를 Markdown 문법으로 변환합니다. 섹션 제목은 # 및 ## 헤딩이 되고, 글머리 기호는 - 목록이 되며, 번호 목록은 순서를 유지하고, 표는 GitHub, Notion, Obsidian에서 올바르게 렌더링되는 | | 파이프 표로 변환됩니다. 인라인 코드는 백틱으로 감싸진 채 유지되고, 긴 스니펫은 삼중 백틱 블록에 배치됩니다.

네. 렌더링된 README, 블로그 게시물, 문서 페이지를 촬영하거나 업로드하면 도구가 깔끔한 Markdown 원본을 재구성합니다. 렌더링된 페이지를 다시 CMS로 옮기거나, 경쟁사 문서를 지식 베이스로 가져오거나, 더 이상 원본에 접근할 수 없는 사이트에서 콘텐츠를 복구할 때 유용합니다.

출력물은 기본적으로 GitHub-Flavored Markdown(GFM)이며, 대부분의 경우 유효한 CommonMark이기도 합니다. 표, 작업 목록, 코드 블록, 취소선은 VS Code, Notion, Obsidian, Bear, Logseq 및 GitHub 웹 UI를 포함한 모든 최신 Markdown 에디터에서 작동합니다.

네. Markdown은 아무 편집기에나 바로 붙여넣을 수 있는 일반 텍스트입니다. Notion은 파이프 표와 제목을 네이티브 블록으로 자동 변환하고, Obsidian과 VS Code는 그대로 렌더링합니다. 클립보드 붙여넣기에는 복사 버튼을 사용하거나, .md 파일을 다운로드하여 보관함이나 저장소로 끌어다 놓으세요.

코드 블록은 스크린샷의 고정폭 글꼴을 통해 감지되어 삼중 백틱으로 감싸집니다. 구문 강조를 위해 변환 후 언어 힌트(```js, ```python)를 직접 추가할 수 있습니다. 인라인 코드는 단일 백틱으로 보존되므로 명령어 이름과 변수가 일반 문장과 구분된 상태로 유지됩니다.

업로드된 파일은 몇 분 이내에 자동으로 삭제되며 학습에 재사용되지 않습니다. Markdown 결과물에는 워터마크, 출처 표기 주석, 추적 픽셀이 없으며, 온전히 사용자가 소유하는 일반 텍스트입니다. 덕분에 이 도구는 고객 문서, 기술 문서 작성, 사내 지식 베이스 가져오기에 안심하고 사용할 수 있습니다.

설정의 엔진 드롭다운을 사용하세요. 기본값은 대부분의 스크린샷과 사진을 잘 처리하며, 엔진 1이나 엔진 2는 양식화된 글꼴이나 특이한 표 테두리에서 더 정확한 결과를 복원할 수 있습니다. 전환한 뒤 추출 다시 실행을 클릭하면 Markdown 출력이 다시 생성됩니다.

네 — Language 선택기로 이미지에 포함된 문자 체계를 선택할 수 있으며(기본값은 영어), 이는 악센트가 있는 문자, 비라틴 문자, 지역별 문장 부호의 인식률을 높여 줍니다. 현재 선택된 엔진이 지원하는 언어만 나열되므로, 엔진을 전환하면 지원되지 않는 선택이 영어로 초기화될 수 있습니다.

네 — 결과가 편집 가능한 텍스트 영역에 나타나므로, Copy Markdown을 누르거나 .md 파일을 다운로드하기 전에 그 자리에서 잘못 읽힌 제목을 고치거나, 표 셀을 수정하거나, 목록 서식을 정리할 수 있습니다.

Language picker를 페이지의 언어로 설정하고, 문서는 흔히 고정폭이나 양식화된 글꼴을 사용하므로 먼저 Engine 2를 시도하며, 복사하기 전에 편집 가능한 출력 텍스트 영역에서 코드 블록과 표를 교정하세요. 이 조합이 구조적으로 가장 정확한 Markdown을 복원합니다.