光学字符识别（Optical Character Recognition，简称OCR）是一种 将文本资料转换为计算机可编辑和可搜索的数据格式的技术。这项技术广泛应用于文档扫描、数据录入、自动化处理等领域。OCR技术的核心在于能够识别图像中的文本信息，并将这些信息转换为电子文本。
OCR技术的历史可以追溯到20世纪50年代，由德国科学家Tausheck在1929年最先提出。随着技术的发展，OCR已经从最初的简单文本识别发展到能够处理复杂背景、不同字体和大小的文本，甚至能够识别手写文本。
OCR技术的工作原理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，以提高识别的准确性。
文本区域定位：
识别并定位图像中的文本区域，排除其他干扰元素。
字符分割：
将文本区域中的字符逐个分割出来，以便进行单独识别。
字符识别：
通过模式识别算法（如支持向量机、神经网络等）将分割出的字符转换成计算机可读的文本。
后处理：
对识别出的文本进行校对和编辑，包括去重、纠正识别错误等操作，以得到最终的识别结果。
OCR技术的应用非常广泛，包括但不限于：
文档数字化：将纸质文档转换为电子文档，便于存储和检索。
自动数据录入：在银行、税务等行业中，自动识别和录入大量的票据和表格。
车牌识别：在交通管理系统中，自动识别车牌号码。
身份验证：在安全领域，通过识别证件上的文字信息进行身份验证。
文档分析：在科学研究中，自动识别和提取文档中的关键信息。
随着人工智能和机器学习技术的不断进步，OCR技术的准确性和效率得到了显著提升。特别是深度学习算法的应用，使得OCR系统能够更好地处理复杂和多变的文本环境。