OCR，即光学字符识别（Optical Character Recognition），是一种将图像中的文本转换为机器编码文本的技术。它通过计算机视觉和机器学习算法来识别和提取图像中的文字，然后将这些文字转换成电子文本格式，以便进行编辑、搜索、存储和进一步处理。

OCR系统的工作流程通常包括以下几个步骤：

图像预处理：

对输入的图像进行去噪、二值化、倾斜校正等处理，以提高后续文字检测的准确性。

文本检测：

在图像中定位并识别出文本所在区域。

字符识别：

将检测到的文本区域中的每个字符转换成计算机可读的字符编码。

后处理：

对识别出的文本进行校对和编辑，以提高识别的准确性，并去除可能的错误。

OCR技术可以应用于多种场景，包括但不限于：

扫描文档：将纸质文档转换为数字格式，便于存储和编辑。

车牌识别：在交通监控系统中自动识别车牌号码。

手写识别：将手写文本转换为可编辑的文本。

场景文字识别（STR）：在自然场景中识别和提取文字，如广告牌、名片等。

OCR技术的发展得益于计算机视觉和机器学习技术的进步，使得OCR系统能够更准确地识别各种字体、大小和书写风格的文本。现代OCR系统通常结合深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），以提高识别的准确性和效率。