光学字符识别 (OCR) 软件可以将图像或扫描文档转换为可编辑和可搜索的文本。最广为人知的 OCR 工具包括 Tesseract、Google Cloud Vision OCR、ABBYY FineReader、Adobe Acrobat 和 Microsoft Azure Computer Vision。这些工具的功能各异，从开源库到商业云服务，选择它们基于准确性、语言支持和集成便捷性等因素。开发者在选择 OCR 解决方案时通常优先考虑灵活性、可伸缩性和成本，以下选项涵盖了这些需求的范围。
Tesseract 是由 Google 维护的开源 OCR 引擎，因其易用性和可定制性而受到开发者的欢迎。它支持 100 多种语言，并可以通过 PyTesseract（用于 Python）或 Tesseract.js（用于 JavaScript）等封装库集成到应用程序中。虽然 Tesseract 在直接文本提取方面表现良好，但处理低质量扫描时需要预处理步骤（例如图像去倾斜或降噪）。其命令行界面和缺乏内置 GUI 的特点使其非常适合熟悉脚本编写的开发者。例如，一个使用 PyTesseract 的 Python 脚本可以在几分钟内从扫描发票中提取文本，但复杂的布局或手写文本可能需要额外的调整。
商业云端 OCR 服务，如 Google Cloud Vision、Azure Computer Vision 和 Amazon Textract，提供更高的准确性和高级功能。这些 API 处理多种输入，包括 PDF、照片和多页文档，并且通常包含布局分析、表格提取和语言检测功能。例如，Google 的 Vision API 可以检测通过 REST 调用上传的图像中的文本，并返回包含每个单词边界框的 JSON 结构化数据。Azure 的服务增加了对手写文本和自定义模型训练的支持。虽然这些服务是按需付费的，但它们减少了基础设施开销，并且非常适合大型项目的扩展。构建文档管理系统的开发者可以使用 Azure 的 OCR 服务自动处理数千份扫描表单。
对于企业级需求，ABBYY FineReader 和 Adobe Acrobat 提供桌面和 SDK 解决方案，具有高精度和格式保留能力。ABBYY 擅长处理复杂的文档，如法律合同或技术手册，并能保留表格、字体和图形。其 SDK 允许集成到应用程序中进行批量处理或实时 OCR。Adobe Acrobat 的 OCR 专注于 PDF，可以从扫描件创建可搜索的 PDF。这些工具常用于对准确性和合规性要求极高的行业，如医疗保健或金融。例如，银行可以使用 ABBYY 的 SDK 自动从贷款申请表中提取数据，减少手动录入错误。虽然比开源或云选项成本更高，但它们为关键任务提供了可靠性。