OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术通过模拟人类视觉与语言处理机制，将图像中的文字转化为可编辑的电子文本。其核心流程分为三个阶段：图像预处理（包括去噪、二值化、倾斜校正等，提升文字清晰度）、字符分割（将图像中的文字区域逐一切分，为后续识别做准备）和特征提取与匹配（通过算法提取文字的形状、笔画等特征，与数据库中的模板进行比对，输出识别结果）。随着深度学习的发展，基于卷积神经网络（CNN）的端到端OCR模型逐渐取代传统方法，显著提升了复杂场景（如手写体、模糊图像、多语言混合）的识别准确率。

在应用层面，OCR技术已渗透至金融、医疗、教育、物流等多个领域。例如，银行通过OCR自动识别票据信息，提升处理效率；医疗机构利用OCR快速数字化病历，便于检索与分析；物流行业则通过OCR实现快递单的自动录入，减少人工错误。此外，移动端OCR的普及（如扫描翻译、证件识别）进一步推动了技术的场景化落地。未来，随着多模态融合（如结合NLP理解语义）和实时识别技术的突破，OCR将成为构建智能文档处理系统的关键基础设施。