使用 OCR（光学字符识别）技术的图像转文本转换器通过分析图像中的像素，识别与字符对应的模式，并将这些模式转换为机器可读的文本来工作。这个过程通常涉及三个主要阶段：图像预处理、文本检测和识别、以及输出后处理。每个阶段都解决特定的挑战，例如不同的图像质量、字体样式或布局复杂性，以提高准确性。
在预处理阶段，图像被优化以使文本检测更容易。这包括将图像转换为灰度、调整对比度、去除噪点（如斑点或阴影）和校正倾斜等步骤。例如，如果用户上传了一张倾斜拍摄的文档照片，OCR 系统可能会应用透视变换来“展平”文本。二值化——将图像转换为黑白——也很常见，因为它简化了文本与背景的区分。OpenCV 等工具通常用于在此阶段以编程方式应用滤镜和变换。
核心的 OCR 步骤涉及检测文本区域和识别单个字符。现代 OCR 引擎，如 Tesseract 或 Google 的 Vision API，使用在大量字体和布局数据集上训练的机器学习模型。这些模型将图像分割成行、词和字符，然后使用特征提取或卷积神经网络 (CNN) 等技术分析形状。例如，CNN 可以通过检查像素模式来识别“C”的曲线或“T”的直线。一些系统还采用语言模型来提高准确性——根据上下文预测可能的词（例如，将“app1e”纠正为“apple”）。识别后，输出被编译成结构化格式，如纯文本、JSON 或可搜索的 PDF。
后处理阶段对原始 OCR 输出进行优化。这包括拼写检查、格式更正以及特殊字符处理。例如，如果 OCR 将“clients”错误识别为“c1ients”，基于词典的更正可能会修复它。开发者可以集成自定义规则，如正则表达式模式，以提取特定数据（例如日期或发票号码）或强制执行格式。Azure Form Recognizer 等 API 更进一步，将提取的文本映射到结构化模式，将扫描的收据转换为键值对（例如，“Total: $25.00”）。尽管 OCR 准确性已显著提高，但在手写文本或复杂布局方面仍然存在挑战，需要额外的调整或混合方法。