OCR，即 光学字符识别技术（Optical Character Recognition），是一种 将图像中的文字转换为可编辑文本的技术。它通过扫描或拍摄图像，并利用图像处理和模式识别算法，将文字转化为计算机可识别的字符编码，实现自动化的文字识别和提取。
OCR技术的工作流程通常包括以下几个步骤：
图像预处理：
去除噪声、校正倾斜角度等，以提高识别的准确性。
文本检测：
在图像中定位并识别出文字的位置。
字符识别：
将检测到的文字区域中的字符转换成计算机可读的文本。
后处理：
对识别结果进行校正和优化，以提高整体识别的准确性。
OCR技术的应用非常广泛，包括文档数字化、车牌识别、手写识别、票据处理、银行支票识别、身份证扫描以及医疗图像分析等多个领域。
根据实现方式的不同，OCR技术可以分为基于模板的OCR和基于机器学习的OCR。基于模板的OCR通过预先定义的模板来匹配和识别文字，而基于机器学习的OCR则通过训练模型来自动识别和分类文字。
随着人工智能、深度学习和计算机视觉等技术的不断发展，OCR技术的准确率和应用场景得到了极大的提升，已经成为实现自动化数据输入和文档数字化的重要工具。