提取图片中的文字并自动录入到系统中，通常涉及以下步骤和技术： 图像预处理： 对图像进行去噪、二值化或灰度化处理，以提高文字识别的准确率。

可能需要进行图像矫正，如旋转、裁剪等，以确保文字方向正确且图像中只包含需要识别的文字部分。

文字识别（OCR技术）： 使用光学字符识别（OCR）技术来识别图像中的文字。

OCR技术可以通过机器学习或深度学习算法实现，这些算法能够分析图像中的像素并识别出对应的字符。

文字提取： OCR技术会输出识别到的文字及其在图像中的位置。

可以根据这些位置信息提取出文字内容，并将其以文本格式保存。

自动录入系统： 将提取到的文字内容通过编程接口（API）或数据库连接等方式自动录入到系统中。

这可能涉及将数据保存到数据库、更新网页内容或触发其他自动化流程。

后续处理： 对录入的数据进行验证和清洗，以确保其准确性和一致性。

根据需要对数据进行进一步处理或分析。

集成与自动化： 将整个流程集成到一个自动化系统中，以便能够批量处理大量图像并自动提取和录入文字。

可以使用脚本语言（如Python）和自动化工具（如实在RPA等）来实现这一集成和自动化过程。

测试与优化： 对整个流程进行测试，以确保其准确性和效率。

根据测试结果对流程进行优化，以提高文字识别的准确率和系统的整体性能。

在实际应用中，提取图片中的文字并自动录入到系统中可能还需要考虑其他因素，如图像的质量、文字的字体和大小、系统的安全性和稳定性等。

因此，在选择OCR技术和设计自动化流程时，需要综合考虑这些因素以确保系统的可行性和实用性。