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title: "OCR"
url: https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/nodejs/v2/zia-services/ocr/
description: "Esta página describe el método para usar la función Optical Character Recognition para detectar caracteres textuales en tu aplicación Nodejs con fragmentos de código de ejemplo"
last_updated: 2026-03-20T16:21:56Z
service: Zia Services
type: general
related_links:
  - name: "OCR - API"
    url: /es/api/code-reference/zia-services/ocr/#OCR
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# Optical Character Recognition
[Zia Optical Character Recognition](https://docs.catalyst.zoho.com/es/zia-services/help/optical-character-recognition/introduction) detecta electrónicamente caracteres textuales en imágenes o documentos digitales, y los convierte en texto codificado por máquina. Zia OCR puede reconocer texto en 9 idiomas internacionales y 10 idiomas indios. Puedes [consultar la lista de idiomas y códigos de idioma en la documentación de la API](https://docs.catalyst.zoho.com/es/api/code-reference/zia-services/ocr/#OCR)

> **Note:**Catalyst no almacena ninguno de los archivos que subes en sus sistemas. Los archivos que subes se utilizan solo para procesamiento único. Tampoco se utilizan para fines de entrenamiento de modelos de ML. Los componentes de Catalyst cumplen plenamente con todas las leyes aplicables de protección de datos y privacidad.

Debes especificar la ruta al archivo de imagen o documento que necesita ser procesado para OCR. La respuesta también incluirá una puntuación de confianza, que define la precisión del procesamiento, además del texto reconocido.
**Formatos de archivo permitidos:** ._jpg_, ._jpeg_, ._png_, ._tiff_, ._bmp_, ._pdf_
**Límite de tamaño de archivo:** 20 MB
Debes pasar la ruta del archivo, el tipo de modelo y los idiomas como argumentos al método `extractOpticalCharacters()`. Sin embargo, los valores de tipo de modelo e idioma son opcionales. Por defecto, se pasa como el tipo de modelo `OCR`, y los idiomas se detectan automáticamente si no se especifican.
La referencia `zia` utilizada a continuación se define en la
[página de instancia del componente](https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/nodejs/v2/zia-services/get-component-instance).
La promesa devuelta aquí se resuelve a un objeto JSON.

```javascript
let fs = require('fs');  //Define the file stream for file attachments 
let result = await zia.extractOpticalCharacters(
                        fs.createReadStream('/Users/amelia-421/Desktop/MyDoc.webp'), 
                        {
                                language:'eng', 
                                modelType: 'OCR'
                        }) ; 
console.log(result);
```

A continuación se muestra una respuesta de ejemplo que recibirás. La respuesta es la misma para ambas versiones de Node.js.
#### Node js 

```json
{
"confidence":95,
"text":"This is a lot of 12 point text to test the\nocr code and see if it works on all types\nof file format\n\nThe quick brown dog jumped over the\nlazy fox. The quick brown dog jumped\nover the lazy fox. The quick brown dog\njumped over the lazy fox. The quick\nbrown dog jumped over the lazy fox"
}
```