光学字符识别 (OCR) 是一种计算机视觉技术，用于检测和提取图像、扫描文档或其他视觉来源中的文本，并将其转换为机器可读和可编辑的文本。本质上，OCR 使计算机能够解释基于像素的数据中的字符（字母、数字、符号），将非结构化图像数据转换为结构化文本。此过程对于自动化处理打印或手写文本的任务至关重要，例如数字化纸质记录、从发票中提取信息或在扫描的 PDF 中启用文本搜索。 OCR 系统通常通过分析图像中的形状和模式、识别包含文本的区域以及将这些视觉表示转换为编码字符来工作。
OCR 的技术工作流程涉及多个步骤。首先，对输入图像进行预处理以提高文本检测能力——例如，通过将其转换为灰度、增强对比度或消除噪声。接下来，文本检测算法使用轮廓检测或基于深度学习的目标检测模型等技术来定位感兴趣区域（如段落、行或单个字符）。识别出文本区域后，识别算法会对每个字符进行分类。传统的 OCR 系统依赖于特征提取和模式匹配，而现代方法使用在大型标记文本数据集上训练的卷积神经网络 (CNN) 或基于 Transformer 的模型。例如，Tesseract 是一种广泛使用的开源 OCR 引擎，它结合了分段和语言建模来提高准确性。挑战包括处理字体、文本方向、低分辨率图像或重叠背景的变化，这需要强大的预处理和模型调整。
OCR 在各个行业都有实际应用。开发人员可能会将其集成到移动应用程序中以扫描名片，集成到文档管理系统中以自动执行表单中的数据输入，或者集成到辅助工具中以为视障用户大声朗读文本。像 Google 的 Vision AI、AWS Textract 或 PyTesseract 这样的库提供了 API 和 SDK 来简化实现。但是，准确性取决于图像质量、语言支持和文本复杂性等因素。例如，处理带有装饰字体的模糊餐厅菜单可能需要额外的步骤，例如图像锐化或自定义模型训练。开发人员通常将 OCR 与拼写检查或正则表达式等后处理技术相结合来优化结果。虽然 OCR 是一项成熟的技术，但深度学习的不断进步继续解决局限性，例如识别手写文本或多语言文档，使其成为现代软件系统中的多功能工具。