OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）关系信息抽取方法通常涉及将图像中的文本识别并转换为可编辑的文本格式，然后进一步分析和抽取文本中的关系信息。

以下是OCR关系信息抽取的一般步骤： 图像预处理：对输入的图像进行预处理，以改善图像质量并消除噪声、畸变等因素对识别的影响；预处理可能包括灰度化、二值化、去噪、图像增强等操作。

文本检测与识别：使用OCR技术对图像中的文本进行检测和识别；这通常包括文本区域定位、字符分割和字符识别等步骤；OCR技术可以将图像中的文本转换为计算机可编辑的文本格式。

实体识别：在识别出的文本中，进行实体识别（Entity Recognition），即识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织名、日期等；这些实体通常是关系信息抽取的关键元素。

关系抽取：在识别出实体的基础上，进行关系抽取（Relation Extraction）；通过分析文本中的语法和语义信息，识别实体之间的关系，如“属于”、“位于”、“发生于”等。

这些关系可以表示为实体之间的连接或属性。

构建关系图：将识别出的实体和关系整合起来，构建关系图（Relation Graph）；关系图可以直观地展示实体之间的关系，便于后续的分析和应用。

后处理与验证：对抽取的关系信息进行后处理和验证，以提高准确性和可靠性。

后处理可能包括去重、合并相似关系、纠正错误等操作；验证则可以通过与其他数据源进行比对或人工审核来进行。

需要注意的是，OCR关系信息抽取的准确性受到多个因素的影响，包括图像质量、文本清晰度、OCR技术的准确性以及关系抽取算法的有效性等；因此，在实际应用中，需要根据具体情况进行评估和调整。

此外，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的OCR和关系抽取方法取得了显著的进展；这些方法可以自动学习和提取图像和文本中的特征，提高识别的准确性和效率；因此，在设计和实现OCR关系信息抽取系统时，可以考虑使用深度学习技术来提升性能。