OCR技术提取文字特征的方法主要包括以下步骤：

1. 图像预处理：对输入的图像进行预处理，包括灰度化、二值化、降噪等操作，以提高文字的清晰度和对比度，减少噪点的干扰。
2. 图像分割：将图像分割成字符或文本行，并提取每个字符或文本行的特征。这些特征可以包括字符的形状、笔画、纹理等信息，用于后续的文字识别过程。
3. 特征提取：利用OCR算法提取字符的特征。这些特征可以是线条的方向、密度等。对于单个字符的识别，需要将输入的字符图像转换为特征向量，这个特征向量反映了字符的特性。
4. 文字识别：将提取的特征输入到分类器中进行分类。分类器可以使用神经网络或SVM等机器学习算法来训练。通过分类器的输出，可以确定输入图像中每个字符或文本行的具体内容。
5. 后处理：对识别结果进行后处理，包括校正、去重、排序等操作，以得到最终的识别结果。

需要注意的是，OCR技术的效果受到多种因素的影响，如图像质量、字符的字体和大小、背景噪声等。因此，在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的OCR算法和参数设置，以提高识别准确率。