OCR

OCR（光学字符识别）是一种能够将包含印刷、手写或打字文本的图像转化为可由计算机处理和编辑的文本数据的技术。与其他图像处理技术不同，OCR专注于自动提取和结构化物理或数字媒介中的文本信息。OCR通常包括三大步骤：图像预处理（如校正、滤波、对比度调整）、字符检测与分割，以及通过统计模型或神经网络进行识别。OCR的核心意义在于让原本无法数字化检索和编辑的内容实现数字化可用。

应用场景与实例

OCR广泛应用于行政文档数字化、档案管理、发票或信件自动录入、车牌自动识别，以及为视障人士提供信息无障碍服务。在银行和法律行业，加快了文件处理流程。在物流领域，OCR可识别复杂的条形码或手写送货单。

主流软件工具、库与框架

主流OCR解决方案包括Tesseract（开源，由HP开发并由Google维护）、ABBYY FineReader（知名商业产品）、Google Cloud Vision OCR和Amazon Textract（云服务）、EasyOCR、PaddleOCR、Kraken（专注历史手稿），以及集成于办公套件的模块（如Adobe Acrobat、Microsoft OneNote）。

最新发展与趋势

深度学习的引入极大提升了识别准确率，尤其针对手写体或退化文档。多语言与上下文感知的OCR模型正在不断进化，复杂文档（如发票、结构化表单）的自动化处理能力增强。OCR正融合到信息抽取、语义分析及机器人流程自动化（RPA）等流程中，推动智能化、交互式应用的发展。