尽管OCR技术在许多场景中已经得到了广泛的应用，但它仍然存在一些不足和难点。其中一些主要的问题包括：

字体和排版：OCR系统通常对标准字体和排版的效果较好，但对于非常规的字体、艺术字或复杂的排版，其识别效果可能会大打折扣。

图像质量：OCR的识别效果很大程度上取决于输入图像的质量。模糊、倾斜、光照不均、背景复杂等图像问题都可能导致识别错误。

干扰和噪声：图像中的干扰元素，如水印、背景图案、污渍等，都可能对OCR的识别造成困扰。此外，数字化的过程中可能产生的噪声也会影响识别效果。

语境理解：OCR系统通常对单个字符的识别率较高，但在处理词组或句子时，由于缺乏语境理解，可能会出现识别错误。

字符重叠和粘连：在识别手写文字或密集排版的文本时，字符之间的重叠和粘连可能导致识别困难。

特殊符号和公式：OCR在处理特殊符号、数学公式、化学式等复杂内容时可能会遇到困难。

多语种支持：对于非拉丁字母的文字，如中文、日文、韩文等，OCR的识别难度通常会增大。尽管有些OCR系统支持多语种，但其识别效果可能不如专门针对某种语言的系统。

实时性和资源消耗：OCR处理通常需要一定的计算资源，对于实时性要求高的场景，如视频文字识别或移动设备上的应用，可能需要在识别速度和准确性之间进行权衡。

尽管存在这些不足和难点，但随着技术的不断进步，OCR系统的性能也在持续提高。例如，通过深度学习技术，OCR系统可以更好地处理复杂图像和字体；通过多模态融合，可以提高系统在复杂场景中的识别能力；通过知识图谱和自然语言处理技术，可以增强系统的语境理解能力。