光学字符识别 (OCR) 技术是一种高效的业务流程，可利用自动数据提取和存储功能节省时间、成本和其他资源。
光学字符识别 (OCR) 有时也称为文本识别。 OCR 程序从扫描文档、相机图像和纯图像 pdf 中提取和重新利用数据。 OCR软件将图片中的字母挑出来，组成单词，再将单词组成句子，从而实现对原始内容的访问和编辑。 它还消除了手动数据输入的需要。
OCR 系统结合使用硬件和软件将物理打印文档转换为机器可读文本。 硬件——例如光学扫描仪或专用电路板——复制或读取文本； 然后，软件通常会处理高级处理。
OCR 软件可以利用人工智能 (AI) 来实施更高级的智能字符识别 (ICR) 方法，例如识别语言或手写风格。 OCR 过程最常用于将硬拷贝法律或历史文档转换为 pdf 文档，以便用户可以像使用文字处理器创建文档一样编辑、格式化和搜索文档。
支持以下 OCR 语言：英语、德语、法语、意大利语、西班牙语、葡萄牙语、荷兰语、瑞典语、印度尼西亚语、中文（简体和繁体）、日语、韩语、越南语、土耳其语、俄语、泰语、波兰语、阿拉伯语等。
光学字符识别 (OCR) 技术的主要优势在于它通过创建毫不费力的文本搜索、编辑和存储来简化数据输入过程。 OCR 允许企业和个人将文件存储在他们的计算机、笔记本电脑和其他设备上，确保对所有文档的持续访问。光学字符识别 (OCR) 技术的主要好处是它通过创建毫不费力的文本搜索简化了数据输入过程， 编辑和存储。 OCR 允许企业和个人将文件存储在他们的计算机、笔记本电脑和其他设备上，确保对所有文档的持续访问。
使用 OCR 技术的好处包括：
减少开支
加速工作流程
自动化文档路由和内容处理
集中和保护数据（没有火灾、闯入或文件丢失在后保险库中）
通过确保员工拥有最新和准确的信息来改善服务
光学字符识别 (OCR) 最著名的用例是将打印的纸质文档转换为机器可读的文本文档。 一旦扫描的纸质文档经过 OCR 处理，文档的文本就可以使用 Microsoft Word 或 Google Docs 等文字处理器进行编辑。
OCR 通常用作隐藏技术，为我们日常生活中的许多知名系统和服务提供支持。 OCR 技术的重要但鲜为人知的用例包括数据输入自动化、协助盲人和视障人士以及为搜索引擎编制索引文件，例如护照、车牌、发票、银行对账单、名片和自动车牌识别 .
OCR 通过将纸质和扫描图像文档转换为机器可读、可搜索的 Pdf 文件来优化大数据建模。 如果不首先在尚未存在文本层的文档中应用 OCR，则无法自动处理和检索有价值的信息。
通过 OCR 文本识别，扫描的文件可以集成到一个大数据系统中，该系统现在能够从银行对账单、合同和其他重要的印刷文件中读取客户数据。 组织可以使用 OCR 在数据挖掘的输入阶段自动化，而不是让员工检查无数图像文档并手动将输入输入到自动化的大数据处理工作流中。 OCR软件可以识别图片中的文字，提取图片中的文字，保存文本文件，支持Jpg、Jpeg、Png、Bmp、Tiff、Pdf等格式。
