光学字符识别

资 源 简 介

光学字符识别

详 情 说 明

光学字符识别（OCR）是一项将印刷或手写文本从图片中提取并转换为可编辑数字文本的技术。这项技术的核心在于通过计算机视觉算法分析图像中的像素模式，识别出对应的字符和文字内容。

典型的OCR处理流程包含几个关键步骤：首先对输入图像进行预处理，包括去噪、二值化等操作以提高识别准确率；然后进行文本检测定位，确定图像中文字区域的位置；接着执行字符分割，将连续的文本行分割为单个字符；最后是识别阶段，通过训练好的模型将字符图像转换为对应的编码字符。

现代OCR系统普遍采用深度学习技术，使用卷积神经网络和循环神经网络的组合架构。这些模型通过大量标注数据训练，可以处理不同字体、字号、语言的文本识别任务，还能应对一定程度的光照不均、倾斜等实际场景问题。

OCR技术已广泛应用于文档数字化、车牌识别、票据处理等场景，随着技术发展，其识别精度和速度仍在不断提升。