OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）是一种技术，它可以将图像中的文本转换为计算机可编辑和检索的格式。这种技术广泛应用于各种场景，如文档数字化、数据录入、自动化处理等。

OCR技术的工作原理通常包括以下几个步骤：

图像预处理：对输入的图像进行预处理，以提高后续识别的准确性。预处理可能包括去噪、二值化、图像增强等操作。

文本定位与分割：在图像中定位和分割出包含文本的区域。这可以通过各种图像处理技术实现，如边缘检测、连通区域分析等。

特征提取：从分割出的文本区域中提取特征，这些特征将用于后续的字符识别。特征可能包括字符的形状、大小、笔画宽度等。

字符识别：基于提取的特征，使用机器学习算法（如深度学习、支持向量机、随机森林等）对字符进行识别。

后处理：对识别结果进行校正和优化，以提高识别的准确性。后处理可能包括语言模型校正、拼写检查等操作。

随着深度学习技术的发展，特别是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等结构的广泛应用，OCR技术的性能得到了显著提升。现在，许多商业和开源的OCR工具都能够提供高度准确的识别结果，支持多种语言和字体。

OCR技术的应用非常广泛，包括但不限于文档扫描与数字化、车牌识别、银行票据处理、自动化数据录入等。随着技术的不断发展，OCR将在更多领域发挥重要作用，为人们的生活和工作带来便利。