OCR自动识别文字并提取的原理主要是通过图像处理和模式识别算法，将图像中的文字提取出来，并转化为计算机可识别的字符编码。这个过程主要分为以下步骤：

1. 图像预处理：包括灰度化、二值化、去噪等，使图像转为灰度图像，再将其二值化，以便于文字的提取。此外，倾斜矫正也是必要的步骤，以保证文字的正确识别。
2. 文字检测：利用深度学习卷积神经网络自动进行文字特征提取，可以检测出不同场景、不同语言的文字或图像中的文字。
3. 文字识别：对检测出的文字进行识别，利用深度学习模型对文字特征进行自动提取和分类，最终将文字转化为计算机可处理的文本。
4. 识别后处理：包括版面分析、规则匹配、校正纠错等步骤，以进一步提升准确率，并扩展到多场景应用。

以上就是OCR自动识别文字并提取的原理。随着技术的发展，现在OCR技术已经非常成熟，可以识别多种语言和字体，甚至在复杂的背景和光照条件下也能准确地提取出文字信息。