计算机科学中的 OCR 是什么？ OCR（光学字符识别）是一种将文本图像转换为机器可读文本的技术。 它使计算机能够从扫描文档、照片或其他视觉来源中提取和处理文本。 例如，扫描打印的发票并将其转换为可编辑的文本以用于会计软件。 OCR 弥合了物理文档和数字系统之间的差距，从而自动化了原本需要手动数据录入的任务。
OCR 的工作原理是什么？ OCR 系统遵循一个多步骤的流程。 首先，预处理通过调整亮度、消除噪声或校正倾斜来提高图像质量。 接下来，文本检测识别包含文本的区域，即使旋转或扭曲。 最后，字符识别将这些区域映射到实际字符。 现代 OCR 在很大程度上依赖于机器学习，尤其是卷积神经网络 (CNN)，这些网络在大量的文本图像数据集上进行训练。 像 Tesseract 这样的开源工具使用这种模型，而像 AWS Textract 或 Google Cloud Vision 这样的云 API 提供预先训练的解决方案。 挑战包括处理不同的字体、语言或低分辨率图像，但现代系统通过将传统技术与深度学习相结合来实现高精度。
开发人员的使用案例和工具 OCR 广泛用于文档数字化（例如，将纸质记录转换为可搜索的 PDF）、车牌识别和自动化表单处理。 开发人员可以使用 PyTesseract（Tesseract 的 Python 包装器）或云 API 等库来集成 OCR，这些库可以处理缩放和多语言支持。 例如，移动应用程序可以使用 Google 的 ML Kit 扫描名片并提取联系方式。 主要考虑因素包括选择设备上处理（用于隐私）与云 API（用于复杂任务）之间的权衡，并针对特定用例进行优化，例如手写识别或数学符号。 用于数字的 MNIST 等开放数据集或合成数据生成器有助于在现成工具不足时训练自定义模型。