OCR（光学字符识别）是一种技术，它使计算机能够从图像、扫描文档或其他视觉来源中提取和解释文本。它将 JPEG、PDF 或手写笔记等格式的非结构化文本转换为机器可读和可编辑的数据。 核心在于，OCR 识别像素数据中的模式以识别字符、单词和句子，从而弥合物理或视觉文本与数字系统之间的差距。此过程对于自动化涉及处理打印或书写信息的任务至关重要。
一个典型的 OCR 系统涉及多个步骤。首先，预处理通过调整对比度、消除噪声或校正倾斜文本来清理输入图像。接下来，文本检测定位感兴趣的区域，将文本与背景或图形分开。现代 OCR 工具（如 Tesseract）或基于云的服务（例如，Google Vision API）然后使用机器学习模型，例如卷积神经网络 (CNN)，来对单个字符或整个单词进行分类。例如，开发人员可能会使用 Python 的 pytesseract 库从扫描的发票图像中提取文本，将其转换为可以存储在数据库中或以编程方式分析的字符串。手写识别增加了复杂性，通常需要针对特定样式或语言量身定制的训练模型。
OCR 在各行各业都有广泛的应用。银行应用程序使用它来扫描支票并提取帐号，而物流公司通过读取条形码或运输标签来自动化包裹跟踪。开发人员可能会将 OCR 集成到移动应用程序中以进行实时翻译 - 例如，用手机摄像头捕捉街道标志并将文本转换为另一种语言。挑战包括处理低分辨率图像、不寻常的字体或重叠的文本。为了提高准确性，开发人员通常将 OCR 与后处理规则（例如，日期的正则表达式）或上下文 NLP 模型相结合。虽然 AWS Textract 或 Azure Cognitive Services 等工具简化了实现，但理解局限性（例如，对图像质量的依赖性）对于构建稳健的系统至关重要。