图像文本提取，也称为文字识别或OCR（Optical Character Recognition）技术，是一种将图像中的文字转换为可编辑和搜索的文本格式的过程。

图像文本提取的主要步骤包括：

1、预处理：对图像进行预处理，以提高识别的准确性。预处理步骤可能包括去噪、二值化、缩放、旋转等，以减少图像中的干扰因素并强化文字特征。

2、文字定位和分割：使用算法和图像处理技术定位图像中的文字区域，并将每个字符或单词分割出来，以供后续识别。

3、特征提取：从分割出来的字符或单词中提取特征，这些特征可以是基于形状、纹理、颜色等。

4、文字识别：使用机器学习或深度学习模型，将提取的特征与已知的字符库进行匹配，从而识别出图像中的文字。

5、后处理：对识别的结果进行校正和优化，例如通过语言模型来纠正识别错误，或进行格式化和排版处理，使输出的文本更具可读性。

目前，图像文本提取技术已相当成熟，并广泛应用于扫描文档、识别证件、提取街景门牌信息等多个场景中。不过，对于一些包含复杂背景、多样字体或手写文字的图像，识别难度可能会增加，准确率也可能会受到一定影响。