处理扫描合同和文档的 OCR 涉及预处理、OCR 引擎选择和后处理的结合，以确保准确性和可用性。该过程首先准备用于 OCR 的扫描文档，解决诸如页面倾斜、噪声或低分辨率等问题。诸如 OpenCV 或 ImageMagick 之类的工具可以校正图像方向、去除伪像或增强文本对比度。例如，应用高斯模糊，然后进行阈值处理可以提高褪色文本的可读性。预处理至关重要，因为质量差的扫描会导致 OCR 错误，尤其是在手写注释或复杂布局的情况下。
接下来，选择合适的 OCR 引擎取决于文档类型和所需的准确性。诸如 Tesseract 之类的开源工具适用于干净的机器打印文本，但在处理表格或不寻常的字体时可能会遇到困难。诸如 Google Cloud Vision 或 AWS Textract 之类的商业 API 更好地处理结构化数据，例如从财务文件中提取表格。例如，AWS Textract 可以识别合同中的键值对（例如，“生效日期：2023-01-01”）并保留表格结构，而 Tesseract 可能会错位。混合方法很常见：对一般文本使用 Tesseract，对特定部分使用商业 API，从而平衡成本和精度。
在 OCR 之后，后处理将原始文本结构化为可用的数据。正则表达式可以提取日期或合同 ID 之类的模式，而诸如 spaCy 之类的 NLP 库可以识别实体（名称、地址）或对条款（终止、付款条款）进行分类。对于多列文档，诸如 PyMuPDF 之类的布局分析库确定阅读顺序，以避免混合列。最后，验证可确保数据完整性 - 检查提取的日期是否在已知范围内，或者将公司名称与数据库进行交叉引用。输出通常通过 API 集成到系统中，或格式化为 JSON/XML 供数据库使用。例如，提取的合同条款可以输入到 DocuSign 工作流程或合规性跟踪系统中。错误日志记录和手动审核循环对于处理诸如损坏的页面或不常见的字体之类的边缘情况至关重要。