大多数OCR (光学字符识别) 算法通过将文本图像转换为机器可读文本来工作。该过程从预处理开始，其中包括诸如二值化，噪声去除以及字符或单词的分割之类的步骤。
然后，算法提取诸如边缘或轮廓之类的特征，并将这些特征与预定义的模板进行匹配，或者使用机器学习或深度学习技术训练模型。现代OCR系统，如Tesseract或EasyOCR，使用深度学习模型，如lstm或cnn，以更高的精度识别文本。
后处理通过将已识别的文本与词典或语言模型进行比较来纠正错误，从而确保获得更准确的结果。
深度学习算法是如何工作的？
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对非文档图像执行OCR涉及从传统OCR可能难以解决的场景，标志或对象中提取文本。使用OpenCV预处理图像，通过调整大小、二值化或增强对比度来提高文本可见性。
使用Tesseract等OCR工具，对非文档设置进行微调配置。例如，可以针对特
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