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光学特征识别（OCR）：将文本转换为数字数据
发现光学字符识别如何将图像转换为机器可读文本，并探索Clarifai上可用的OCR模型以构建智能的文本提取系统。
来源:Clarifai博客 | 实际应用中的人工智能光学字符识别（OCR）是一种将文本图像（无论是键入，打印或手写）转换为机器可读文本的技术。这使计算机可以从各种来源（例如扫描的文档，照片，甚至实时视频提要）进行处理和操纵文本。在此博客中，我们将深入了解OCR，其流程，收益，应用程序和最新进步。
光学特征识别（OCR）如何工作
OCR涉及多个关键步骤：
- 图像采集：该过程始于使用扫描仪或相机捕获文本的图像。 预处理：图像进行预处理以提高其质量。这可能涉及降低降噪，对比度调整和偏斜校正，以确保文本清晰且正确对齐。 细分：然后将预处理的图像分割为单个字符或单词。此步骤对于准确的识别至关重要。 特征提取：OCR算法从每个字符（例如线条，曲线和相交）中提取独特的特征。这些功能用于识别字符。 字符识别：将提取的特征与已知字符的数据库进行比较。通常基于机器学习，算法确定每个字符的最佳匹配。 后处理：公认的文本可能会进行后处理以纠正错误并提高准确性。这可以包括拼写检查和上下文分析。
OCR的好处和应用
OCR在各个行业中都提供了许多好处：
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