--- title: "Implementación" url: https://docs.catalyst.zoho.com/es/zia-services/help/optical-character-recognition/implementation/ description: "Zia OCR es un microservicio impulsado por IA, listo para implementar, que detecta y reconoce contenido textual de imágenes y documentos." last_updated: 2026-08-17T12:16:04Z service: Zia Services type: general --- # Implementación Esta sección solo cubre el trabajo con OCR en la consola de Catalyst. Consulta las secciones de documentación del [SDK](https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/java/v1/zia-services/ocr/) y la [API](https://docs.catalyst.zoho.com/es/api/code-reference/zia-services/ocr) para implementar Zia OCR en el código de tu aplicación. Como se mencionó anteriormente, puedes acceder a las plantillas de código que te permitirán integrar OCR en tu aplicación de Catalyst desde la consola, y también probar la función subiendo imágenes y documentos de muestra y obteniendo el texto reconocido. ### Acceder a Optical Character Recognition Para acceder a Optical Character Recognition en tu consola de Catalyst: 1. Navega a **Zia services** en el panel izquierdo de la consola de Catalyst y haz clic en **OCR** para acceder a la función. ![ocr](https://catalyst-docs-development.zohostratus.in/images/help/ocr/ocr-updated.webp) 2. Haz clic en **Try a Demo** en la página de la función Optical Character Recognition. ![catalyst_ocr_test_page](https://catalyst-docs-development.zohostratus.in/images/help/ocr/catalyst_ocr_test_page.webp) ### Probar Optical Character Recognition en la consola de Catalyst Puedes probar OCR seleccionando una imagen o archivo PDF de muestra de Catalyst o subiendo tu propio archivo. Para procesar un archivo de muestra y obtener los resultados: 1. Haz clic en **Select a Sample Image** en el cuadro. ![catalyst_ocr_sample](https://catalyst-docs-development.zohostratus.in/images/help/ocr/catalyst_ocr_sample.webp) 2. Selecciona una imagen o un archivo PDF de las muestras proporcionadas. ![catalyst_ocr_select_sample](https://catalyst-docs-development.zohostratus.in/images/help/ocr/catalyst_ocr_select_sample.webp) OCR procesará el archivo, detectará e identificará el contenido textual en él. Dado que es un archivo de muestra, el idioma del texto y el tipo de modelo son proporcionados por Catalyst automáticamente. El texto reconocido se muestra en la consola en la sección _Result_. ![catalyst_ocr_sample_processed](https://catalyst-docs-development.zohostratus.in/images/help/ocr/catalyst_ocr_sample_processed.webp) Puedes ver la [respuesta JSON](https://docs.catalyst.zoho.com/es/zia-services/help/optical-character-recognition/key-concepts/#response-format) haciendo clic en **View Response**. ![catalyst_ocr_sample_json](https://catalyst-docs-development.zohostratus.in/images/help/ocr/catalyst_ocr_sample_json.webp) Para subir tu propia imagen o archivo PDF con texto: 1. Haz clic en **Upload** en la sección _Result_. ![catalyst_ocr_upload](https://catalyst-docs-development.zohostratus.in/images/help/ocr/catalyst_ocr_upload.webp) Si estás abriendo Optical Character Recognition después de haberlo cerrado, haz clic en **Browse Files** en este cuadro. ![catalyst_ocr_browse](https://catalyst-docs-development.zohostratus.in/images/help/ocr/catalyst_ocr_browse.webp) 2. Sube un archivo desde tu sistema local. > **Nota:** El archivo debe estar en formato ._jpg_/._jpeg_, ._png_, ._bmp_, ._tiff_ o ._pdf_. El tamaño del archivo no debe exceder 20 MB. 3. Selecciona el [tipo de modelo](https://docs.catalyst.zoho.com/es/zia-services/help/optical-character-recognition/key-concepts/#model-types) y los [idiomas](https://docs.catalyst.zoho.com/es/zia-services/help/optical-character-recognition/key-concepts/#supported-languages) en el texto del archivo, si los conoces. Puedes seleccionar **General** para el modelo `OCR`. Puedes seleccionar múltiples idiomas, si el archivo contiene texto en varios idiomas. ![catalyst_ocr_upload_options](https://catalyst-docs-development.zohostratus.in/images/help/ocr/catalyst_ocr_upload_options.webp) 4. Haz clic en **Proceed**. La consola procesará el archivo y mostrará el contenido textual reconocido, y la puntuación de confianza si es del tipo de modelo `OCR`. Puedes copiar el texto reconocido usando el icono de copiar. ![catalyst_ocr_image_scanned](https://catalyst-docs-development.zohostratus.in/images/help/ocr/catalyst_ocr_image_scanned.webp) Puedes verificar la respuesta JSON de manera similar. ![catalyst_ocr_image_json](https://catalyst-docs-development.zohostratus.in/images/help/ocr/catalyst_ocr_image_json.webp) ### Acceder a plantillas de código para Optical Character Recognition Puedes implementar Optical Character Recognition en tu aplicación de Catalyst usando las plantillas de código proporcionadas por Catalyst para las plataformas [Java](https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/java/v1/zia-services/ocr/), [Node.js](https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/nodejs/v2/zia-services/ocr/) y [Python](https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/python/v1/zia-services/ocr/). Puedes acceder a ellas desde la sección debajo de la ventana de pruebas. Haz clic en la pestaña **Java SDK**, **NodeJS SDK** o **Python SDK**, y copia el código usando el icono de copiar. Puedes pegar este código en el código de tu aplicación web o Android donde lo necesites. ![catalyst_ocr_java](https://catalyst-docs-development.zohostratus.in/images/help/ocr/catalyst_ocr_java_updated.webp) En Java, puedes procesar el archivo de entrada como un nuevo `File`, especificar el tipo de modelo usando `ZCOCRModelType` y los idiomas usando `setLanguageCode`. Consulta la [documentación de la API](https://docs.catalyst.zoho.com/es/api/code-reference/zia-services/ocr/#OCR) para las claves de los idiomas y tipos de modelo soportados. Como se mencionó anteriormente, puedes formatear la respuesta JSON que recibes. El código Java te permite obtener párrafos específicos, líneas individuales en un párrafo o palabras individuales en una línea. ![catalyst_ocr_node](https://catalyst-docs-development.zohostratus.in/images/help/ocr/catalyst_ocr_node_updated.webp) El código de Node.js procesa el archivo de entrada como el objeto `ocrPromise`. Puedes proporcionar el nombre del archivo de entrada, establecer el tipo de modelo usando `modelType` y los idiomas usando `language`. ![catalyst_ocr_python](https://catalyst-docs-development.zohostratus.in/images/help/ocr/catalyst_ocr_python.webp) Para Python, debes pasar la ruta del archivo, el tipo de modelo y los idiomas como argumentos al método `extract_optical_characters()`. Sin embargo, los valores del 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.