手写文字OCR自动识别是指利用光学字符识别（OCR）技术对手写文字进行自动识别的过程。与印刷体文字相比，手写文字的识别难度更大，因为手写文字的字体、字号、字形、书写风格等都具有很大的差异性和复杂性。

手写文字OCR自动识别的基本原理是通过OCR算法对手写文字图像进行扫描和解析，将其转化为可编辑和可搜索的文本格式。OCR算法通常包括预处理、特征提取和分类器等几个主要步骤。预处理主要是对图像进行去噪、二值化、归一化等操作，以提高图像的清晰度和可识别性。特征提取是从图像中提取出有用的特征，如笔画、轮廓、结构等，以便后续的分类和识别。分类器则是根据提取的特征对字符进行分类和识别，通常采用机器学习或深度学习算法进行训练和优化。

在实际应用中，手写文字OCR自动识别可以被广泛应用于各种场景中，如：

手写笔记识别：对学生或员工的手写笔记进行自动识别和转换，实现数字化存储和搜索。

手写表单识别：对各种手写表单进行自动识别和解析，如问卷调查、申请表等，实现数据的自动录入和处理。

手写签名识别：对用户的手写签名进行自动识别和验证，实现安全的身份验证和电子签名。

历史文档识别：对历史文档中的手写文字进行自动识别和转录，实现历史文献的数字化保存和传承。

总之，手写文字OCR自动识别可以帮助人们更快速、更准确地处理手写文字信息，提高工作效率和数据利用率。同时，随着技术的不断发展，手写文字OCR自动识别的准确性和效率也将不断提高。