OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）是指 通过扫描等光学输入方式将各种票据、报刊、书籍、文稿及其它印刷品的文字转化为图像信息，再利用文字识别技术将图像信息转化为文本信息供计算机处理的过程。简单来说，OCR技术就是让机器读取打印或手写的文字，并将其转换为可编辑的文本格式。
OCR技术的应用非常广泛，包括但不限于：
文档数字化：
将纸质文档转换为数字格式，便于存储和管理。
身份证识别：
将身份证、护照等证件上的信息自动识别并提取出来。
车牌识别：
自动识别车辆牌照号码。
票据识别：
自动识别并提取票据上的信息，如发票、支票等。
手写文字识别：
将手写的文字或表格转换为计算机可编辑的文本。
OCR系统的工作流程通常包括以下几个步骤：
图像采集：
使用扫描仪或数码相机等设备获取纸质文档的图像。
预处理：
对图像进行去噪、二值化、倾斜校正等处理，以提高识别的准确性。
文字定位：
确定图像中文字的位置和大小。
文字分割：
将图像中的文字分割成单个字符或单词。
特征提取：
提取每个字符或单词的特征。
字符识别：
将提取的特征与预先建立的字符数据库进行匹配，识别出每个字符或单词。
结果输出：
将识别结果输出为文本格式，供进一步编辑和使用。
衡量OCR系统性能的主要指标包括：
拒识率：系统无法识别的字符比例。
误识率：系统错误识别为其他字符的比例。
识别速度：系统完成识别任务所需的时间。
用户界面的友好性：系统的易用程度。
产品的稳定性：系统的可靠性和故障率。
易用性及可行性：系统的使用便捷性和适应范围。
通过不断的技术改进和优化，OCR识别的准确率和速度已经有了显著提升，其在各个领域的应用也越来越普及。