光学字符识别（OCR）理论概述与实践教程
一、 光学字符识别（OCR）理论基础
OCR，即Optical Character Recognition，旨在通过计算机视觉和模式识别技术，将图像中包含的文本信息转换为机器可编辑、可搜索的文本数据。这项技术是实现信息数字化、自动化处理纸质或图像化文档的关键。
1. OCR处理管线
OCR系统通常采用模块化的处理管线（Pipeline）设计，其核心阶段如下：
| 阶段 | 核心目标 | 涉及技术/挑战 |
|---|---|---|
| 1. 图像预处理 | 提升图像质量，优化输入数据 | - 去噪：消除图像中的随机噪声（如高斯滤波、中值滤波） - 二值化：将彩色或灰度图像转换为黑白图像（如Otsu算法、自适应阈值） - 倾斜校正：纠正文本的倾斜角度（如Hough变换、Radon变换） - **版面版面分析：识别并区分文本、图像、表格等区域，确定阅读顺序 |
| 2. 文本检测 |