文字识别是一种将图像中的文本内容转换为可编辑和搜索的数字文本的技术。它广泛应用于各种场景，包括文档数字化、自动化数据输入、信息检索等。OCR的应用场景 文档数字化： 将纸质文档扫描成图片，并通过OCR转换为可编辑、可搜索的数字格式，如PDF或Word文档。 自动数据录入： 在银行、保险、医疗等行业，OCR用于自动识别单据、发票、账单等内容，提高数据录入效率。 车牌识别： 在交通监控系统中，OCR技术用于自动识别车牌*。 手写体识别： OCR不仅用于打印文本的识别，也可以扩展到手写体的识别，尽管手写体识别相对复杂。 图像中的文字提取： OCR还可以应用于从图像或照片中提取文本，常见于广告、宣传单、商品标签等场景。 OCR技术的演进 传统OCR：早期的OCR技术主要基于模板匹配和规则的方法，效果较为单一，识别准确度受限。 机器学习OCR：随着机器学习的进展，OCR开始采用训练模型来识别字符，通过大规模数据的训练，提高了对不同字体、语言和格式的适应能力。 深度学习OCR：近年来，深度学习（特别是卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN）的发展，使得OCR技术大幅提升，尤其在手写体识别和多语言文本识别方面，表现得尤为出色。现代OCR系统能够处理更加复杂的文本图像，并且能够适应各种字体、噪声和变形情况。