Extract structured fields from document images to JSON using AI

What is included in the image JSON export?

Dynamite Docs uses AI OCR to extract labelled fields and table rows from a document photo, scan, or screenshot. Review the values beside the image, then export JSON for your mapper.

Valid JSON can still contain an OCR mistake. Keep identifiers as strings and validate required fields, dates, amounts, arrays, and null handling in your application.

How do you convert an image of a document into structured JSON data?

Use Image to JSON when developers need structured JSON fields and row arrays from a document photo, scan, or screenshot. Capture high-resolution images with uncropped margins so field labels remain clearly associated with their corresponding values.

During review, cross-check extracted key-value pairs and table rows against the source image. Verify that alphanumeric identifiers retain leading zeros as strings, that dates follow standard formats, that decimal amounts avoid floating-point distortion, and that missing values are mapped to consistent null representations.

Use Image to CSV for flat tabular imports, or Image to Excel for spreadsheet analysis. When the image is a commercial invoice, use Invoice to JSON for specialized vendor, tax, and line-item mapping. For recurring programmatic image ingestion, connect via our REST API with saved schemas, webhook callbacks, and retry handling.

मासिक प्रोसेसिंग भत्ते और योजना सीमाओं की तुलना करें या चरण-दर-चरण निष्कर्षण और समीक्षा मार्गदर्शिका पढ़ें ।

इन नमूना फ़ाइलों के साथ डायनामाइट डॉक्स में दस्तावेज़ निष्कर्षण परिणामों की जाँच करें

परिणाम साक्ष्य के साथ ही रहता है।

Dynamite Docs स्रोत और संरचित परिणाम को एक ही समीक्षा कार्यक्षेत्र में रखता है। दस्तावेज़ फ़ील्ड और दोहराई जाने वाली पंक्तियों का अनुमान लगाएं, पृष्ठ के अनुसार मानों को सही करें, चेतावनियों का निरीक्षण करें और स्वीकृत परिणाम निर्यात करें।

यह सिर्फ एक साधारण OCR ट्रांसक्रिप्ट से कहीं अधिक है। परिणाम में फ़ील्ड, लाइन आइटम, कुल योग और नोट्स को अलग-अलग किया जाता है ताकि कोई व्यक्ति Excel, CSV, JSON, Google Sheets, Google Drive, वेबहुक या API पर डेटा भेजने से पहले उसकी संरचना की जांच कर सके।

किसी एआई प्रदाता से जुड़ें और एक कुंजी प्राप्त करें

डेटा निकालने के लिए होस्टेड मॉडल चुनें या अपनी खुद की प्रोवाइडर कुंजी कनेक्ट करें।

प्रदाता कुंजी को संग्रहण से पहले एन्क्रिप्ट किया जाता है। प्रोसेसिंग विकल्पों की तुलना करें या सेटअप गाइड का पालन करें ।

What the structured image JSON contains

• Labels outside a table can become reviewed document fields instead of being mixed into each repeating row.
• Detected table records retain column definitions and row arrays so an application can map them into its own objects.
• The download includes structured values and metadata, not the original image bytes or a Base64 copy of the picture.
• The reviewed result separates source extraction from application design. Your mapper decides final property names, nesting, required values and whether an absent field becomes null, empty text or an omitted key.
• Identifiers should remain strings, money needs decimal-safe handling and dates need a confirmed source convention before normalization. Preserve the visible source value beside any converted representation.

Map image fields and rows into JSON

The download contains columns, rows, document fields, and extraction metadata. It does not store the picture as Base64, and it is not a fixed schema for every document type.

• document_type: service_record
• fields: Named values outside the table
• columns: Definitions for repeating row values
• rows[]: Records recovered from the image table
• identifiers: Strings that preserve leading zeros
• metadata: Extraction and source context

पहले निकाल लें, फिर तय करें कि क्या रखना है

1. Upload and extract one document image without creating an account.
2. स्रोत दस्तावेज़ के बगल में कम विश्वास वाले मूल्यों की समीक्षा करें।
3. JSON, CSV and Excel downloads are included on Free after signup, within Free plan limits.
4. स्टार्टर और उससे ऊपर के प्लान में स्टोर्ड फाइल्स, बैच जॉब्स और कनेक्टेड एक्सपोर्ट्स की सुविधा शामिल है। ईमेल प्राप्त करने के लिए प्रो या स्केल प्लान आवश्यक है। फाइल और प्रोसेसिंग की सीमाएं आपके प्लान पर निर्भर करती हैं।

बैच-प्रोसेसिंग योजनाओं की तुलना करें या जानें कि निष्कर्षण और समीक्षा कैसे काम करती है ।

Validate the values before the JSON contract

Check labels, row boundaries, data types, nulls, dates, and long identifiers against the source image. Then map the reviewed product export into your application schema and validate that schema at the integration boundary.

जिन मामलों की मैन्युअल समीक्षा की आवश्यकता है

• A cropped label can leave a visible value without enough context to choose a reliable JSON property name.
• Long numeric identifiers can lose leading zeros if downstream code treats them as numbers instead of strings.
• Two unrelated tables in one screenshot need separate mappings and should not be forced into one rows array.
• Blur or compression can produce a plausible wrong character that still passes a JSON Schema type check.
• Inferred field names can change across similar images, breaking consumers that use them as a production contract without a mapping layer.

• Prototype an API payload from a document screenshot
• Extract form fields and a repeating table from one image
• Prepare reviewed image data for an application mapper

Read the image OCR guide for photo, screenshot, scan, and table quality before choosing an output format.

नौकरी के लिए पेज चुनें

Use Image to JSON when developers need structured JSON fields and row arrays from a document photo, scan, or screenshot. Capture high-resolution images with uncropped margins so field labels remain clearly associated with their corresponding values.

During review, cross-check extracted key-value pairs and table rows against the source image. Verify that alphanumeric identifiers retain leading zeros as strings, that dates follow standard formats, that decimal amounts avoid floating-point distortion, and that missing values are mapped to consistent null representations.

Use Image to CSV for flat tabular imports, or Image to Excel for spreadsheet analysis. When the image is a commercial invoice, use Invoice to JSON for specialized vendor, tax, and line-item mapping. For recurring programmatic image ingestion, connect via our REST API with saved schemas, webhook callbacks, and retry handling.

Questions about Extract structured fields from document images to JSON using AI

28 दिनों के निःशुल्क परीक्षण में होस्टेड और स्वयं-कुंजी प्रसंस्करण द्वारा साझा किए गए 25 पृष्ठ-समकक्ष प्रति माह, प्रति दस्तावेज़ 5 होस्टेड पृष्ठ और प्रति दिन 5 दस्तावेज़ शामिल हैं। अनाम परीक्षणों के लिए अलग दैनिक सीमाएँ हैं।

अधिक निःशुल्क दस्तावेज़ उपकरण

• Convert document images to Excel with AI on Windows: Turn a table photo or screenshot into real Excel cells, not an image inside a sheet.
• Extract image tables to CSV using AI: Convert a table image to CSV, with every row open for review first.
• Convert invoice fields and line items to JSON using AI: Turn one invoice into JSON you can inspect before your code sees it.

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