光学字符识别 (OCR) 是一种将文本图像转换为机器可读文本数据的技术。 它的工作原理是分析图像中字符的形状和模式（例如扫描的文档或照片），并将其转换为可编辑、可搜索的数字文本。 该过程通常涉及预处理图像以增强清晰度、检测文本区域、识别单个字符以及以纯文本、PDF 或结构化数据等格式输出结果。 OCR 使计算机能够解释来自非数字来源的文本，从而弥合物理文档和数字系统之间的差距。
OCR 在各行各业都有实际应用。 例如，开发人员可以使用 OCR 自动从发票中录入数据，方法是从发票中提取金额和日期到数据库中。 诸如银行工具之类的移动应用程序利用 OCR 扫描支票或身份证，从而减少了手动输入。 在辅助功能方面，OCR 将印刷书籍转换为文本以供屏幕阅读器使用。 诸如 Tesseract（一种开源引擎）之类的库或诸如 Google Cloud Vision 和 AWS Textract 之类的云 API 为这些任务提供了预构建的工具。 开发人员可以将这些工具集成到工作流程中，例如，使用 Python 的 PyTesseract 包装器来处理扫描的表单，或者将 OCR 与自然语言处理 (NLP) 结合使用来分析来自社交媒体图像的文本。
实施 OCR 需要了解其技术组件。 诸如将图像转换为灰度、消除噪点或调整对比度之类的预处理步骤可以提高准确性。 文本检测涉及识别行或单词周围的边界框，通常使用在各种字体和布局上训练的机器学习模型。 识别依赖于模式匹配或神经网络将像素数据映射到字符。 挑战包括处理低分辨率图像、不寻常的字体或倾斜的文本。 开发人员可以使用 OpenCV 进行图像处理，针对特定用例微调 Tesseract，或者在需要可伸缩性时选择云服务。 使用真实世界的数据进行测试并根据真实情况验证输出对于确保可靠性至关重要。