OCR，全称Optical Character Recognition，即光学字符识别技术。它是一种将图片中的文字信息转换为可编辑或可存储文本格式的技术。简单来说，就是通过计算机程序自动识别图像中的文字，并将其转化为文本数据。
然而，在实际应用中，OCR技术的识别率往往并不理想。尤其是在面对一些复杂场景或者特殊字体时，OCR的准确率会大幅下降。比如在光照不足的情况下拍摄的文字图片，由于光线不均匀导致文字边缘模糊不清，这会让OCR系统难以正确识别；又如某些手写体或者艺术字体，其独特风格与常规印刷字体差异巨大，也会给OCR带来挑战。此外，当图片中含有多种语言混合、表格数据嵌套等情况时，OCR系统的处理难度也会增加，从而影响最终的识别效果。
为了提高OCR的识别率，研究人员通常需要对模型进行大量的训练，并不断优化算法。但即便如此，在某些极端条件下，OCR仍然无法达到完美的准确性。因此，在使用OCR技术时，我们需要注意选择合适的输入素材，并结合人工校验来确保结果的可靠性。
