光学字符识别 (OCR) 算法通过遵循结构化的流程，将图像中的文本转换为机器可读的文本。大多数 OCR 系统涉及三个核心阶段：预处理、文本检测与分割以及字符识别和后处理。每个阶段都解决了特定的挑战，例如图像中的噪声、不同的文本布局和模糊的字符形状。通过将过程分解为这些步骤，OCR 系统平衡了准确性和效率。
第一阶段是预处理，它为分析准备图像。这包括将图像转换为灰度以简化处理，应用滤镜以减少噪声（如灰尘或扫描仪伪影），以及调整对比度以将文本与背景分离。二值化等技术（例如 Otsu 方法）将图像转换为黑白像素，使文本清晰地突出。倾斜校正也很常见——例如，通过使用霍夫变换检测主导文本角度来对齐倾斜的文档图像。这些步骤标准化了输入，确保后续阶段处理干净、标准化的数据。例如，带有污迹的扫描收据可能会经过形态学操作以填充字符中的间隙或去除孤立像素。
接下来是文本检测和分割，它识别包含文本的区域，并将它们分解为单独的字符。传统方法使用边缘检测（例如 Canny 边缘）或轮廓分析来定位文本块。现代方法通常采用机器学习模型（如卷积神经网络 (CNN)）来检测文本区域，即使在复杂的布局中也是如此（例如，杂志扫描中的重叠文本）。找到文本区域后，分割将行分割成单词，将单词分割成字符。这可能涉及投影分析（分析水平/垂直像素密度以找到间隙）或连通分量分析以将像素分组为字符。手写体或紧密间隔的字母会带来挑战——在这种情况下，算法可能会使用动态规划或循环神经网络 (RNN) 基于上下文预测分割边界。
最后，字符识别和后处理将分割的字符映射到其文本等效项。经典的 OCR 使用模板匹配，将字符形状与存储的字形数据库进行比较。现代系统依赖于训练好的模型，如 CNN 或基于 Transformer 的架构。例如，在 EMNIST 数据集（一个扩展的 MNIST 数据集，包含字母）上训练的 CNN 可以通过分析像素模式对字符进行分类。初步识别后，后处理使用语言模型或词典来优化结果。例如，如果算法读取“reciept”，语言模型可能会根据上下文将其更正为“receipt”。一些系统，如 Tesseract OCR，使用 LSTM 来处理序列文本，通过考虑相邻字符来提高句子的准确性。这个阶段通常包括格式重建，例如保留分割期间检测到的段落分隔符或斜体文本。
通过结合这些阶段，OCR 系统可以处理各种输入——从打印文档到手写笔记——同时平衡速度和准确性。开发人员可以根据用例优化每个步骤；例如，优先考虑历史文档的分割准确性，或调整特定字体的识别模型。Tesseract 等开源工具或云 API（例如 Google Vision OCR）抽象了大部分复杂性，但理解其流程有助于解决诸如文本分割错误或噪声图像中的假阳性等问题。