OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）是一种技术，它允许电子设备（如扫描仪或数码相机）通过扫描和摄像等方式获取纸张上的文字图像信息，然后利用模式识别算法分析文字形态特征，判断出字符的标准编码，并将其转换为计算机可编辑和检索的文本格式。简而言之，OCR技术可以将纸质文档中的文字转换成数字文本，供文字处理软件进一步编辑加工。
OCR系统的主要组成部分包括：
图像输入：
使用扫描仪或相机等设备获取纸质文档的图像。
图像预处理：
对图像进行去噪、二值化等处理，以提高识别的准确性。
文字区域定位：
识别图像中文本的位置和范围。
文字分割：
将文本从背景中分离出来。
特征提取：
提取文字的特征，如形状、线条等。
字符识别：
使用机器学习或深度学习算法对字符进行分类和识别。
结果输出：
将识别出的文本输出到文本文件或其他应用中。
衡量OCR系统性能的主要指标包括拒识率、误识率、识别速度、用户界面的友好性、产品的稳定性、易用性及可行性等。随着深度学习技术的发展，OCR的准确率和适应性得到了显著提升