OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）是一种 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技术。它包括文字检测、文字识别和结果输出等步骤。
技术原理：
OCR技术的核心在于其强大的算法支持，能够将纸质文档、图片等转化为可编辑和可搜索的电子文档。它通过一系列复杂的步骤，实现对图像中文字的准确识别和转换。这些步骤包括图像预处理、特征提取、文本识别和后处理等。
发展历程：
OCR技术最早由德国科学家Tausheck在1929年提出概念，最初主要依赖模板匹配法，识别效率低且应用范围有限。1960年代，IBM公司推出首款商用OCR系统，主要用于银行支票的识别。20世纪90年代，随着扫描仪的普及和信息自动化的推进，OCR技术得到快速发展。进入21世纪，深度学习技术的应用使OCR技术在识别准确性和鲁棒性上有了显著提升，能够处理各种复杂场景，包括手写体和多语言识别。
应用领域：
OCR技术的应用领域非常广泛，包括文档数字化、数据挖掘、自动化办公、票据处理、车牌识别、银行支票识别、身份证扫描以及医疗图像分析等多个行业。它已经成为现代办公自动化和数据管理中不可或缺的一部分。
技术挑战：
衡量OCR系统性能好坏的主要指标有拒识率、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。为了提高识别正确率，OCR技术也在不断发展和优化，例如通过深度学习技术、图像检测技术以及OCR大模型的融合，实现复杂场景中的结构化信息抽取。
总结起来，OCR技术是一种强大的图像处理技术，它通过将图片中的文字转换为计算机可编辑的文本，极大地提高了数据输入和处理的效率，广泛应用于各种需要自动化文字识别的场景。