光学字符识别（OCR）服务的主要目的是将包含文本的图像或扫描文档转换为机器可读和可编辑的文本。OCR 分析图像（如 JPEG、PNG 或 PDF）中字母、数字和符号的视觉模式，并将其翻译成编码文本。这使得软件能够处理、搜索和修改提取的文本，否则这些文本将锁定在不可编辑的格式中。对于开发者而言，OCR 弥合了非结构化视觉数据与结构化数字文本之间的差距，使其成为自动化涉及文档处理工作流的关键工具。
OCR 的一个常见用例是数字化打印或手写文档。例如，开发者可以构建一个应用程序，扫描纸质发票，使用 OCR 提取供应商名称、日期和总金额，并自动填充数据库。另一个例子是在需要用户验证的应用程序中处理身份证件或表格。Google Cloud Vision、AWS Textract 等 OCR 服务或 Tesseract 等开源库提供了接受图像输入并返回文本输出的 API，通常还包含边界框或置信度评分等附加元数据。为了提高 OCR 准确性，尤其对于低质量扫描或非标准字体，通常需要进行预处理步骤，例如调整图像对比度、纠正倾斜文本或去除噪点。
OCR 在大型系统中也发挥作用。例如，将 OCR 与自然语言处理（NLP）结合，开发者可以分析从图像中提取的文本，例如对社交媒体截图进行情感分析。然而，仍然存在一些挑战，例如处理复杂布局（例如，多列文档）或具有复杂书写系统的语言（例如，阿拉伯语或天城体）。开发者还必须通过实施验证规则或备用机制来考虑 OCR 错误。通过将 OCR 集成到流程中——无论是用于存档历史记录、自动化数据录入，还是在图像密集型应用中启用文本搜索——开发者都可以显著减少人工工作量并增强数据可访问性。