OCR（光学字符识别）数据提取是从图像、扫描文档或其他不可编辑的文件格式中自动识别和检索文本的过程。它涉及使用软件分析视觉数据，检测字符（字母、数字、符号），并将它们转换为机器可读的文本。然后，可以对提取的数据进行结构化、搜索或集成到其他系统中。例如，OCR 可能会扫描打印的发票，识别发票号码和总金额，并将这些值导出到数据库。
该过程通常从预处理输入图像以提高准确性开始。这包括调整对比度、消除噪声或校正倾斜文本等步骤。接下来，OCR 引擎使用模式识别或机器学习模型检测文本区域和单个字符。现代系统通常将传统的计算机视觉技术与神经网络相结合，以处理复杂的布局或低质量的输入。例如，谷歌的 Tesseract OCR 使用连接组件分析和 LSTM（长短期记忆）网络的组合来识别不同字体和方向的文本。识别后，拼写检查或正则表达式模式匹配等后处理步骤可能会验证提取的数据，例如确保日期字段与“MM/DD/YYYY”格式匹配。
实施 OCR 数据提取的开发人员通常使用 Tesseract、AWS Textract 或 Azure Cognitive Services 等库。 这些工具处理核心识别任务，但通常需要针对特定用例进行自定义。例如，从仓库标签中提取产品代码可能需要训练模型来识别自定义字体或条形码。挑战包括处理手写文本、低分辨率图像或非结构化布局（例如，具有合并单元格的表格）。一个实际的工作流程可能涉及使用 OpenCV 进行图像预处理，使用 Tesseract 进行文本提取，以及使用 Python 脚本将输出解析为 JSON 以供后端 API 使用。跨各种输入样本进行测试并迭代预处理参数（如阈值级别）对于提高可靠性至关重要。