光學字符識别英文解釋翻譯、光學字符識别的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

OCR
【計】 OCR; optical character recongnition

optics
【化】 optics
【醫】 optics; photology

【計】 character recognition

光學字符識别（Optical Character Recognition，簡稱OCR）是一種利用光學技術和計算機算法，将包含文本的圖像或紙質文檔中的文字信息自動識别并轉換為可編輯、可搜索的機器編碼文本（如ASCII或Unicode）的技術過程。

圖像采集與預處理
通過掃描儀、數碼相機等設備獲取文檔圖像。預處理步驟包括灰度化、二值化、去噪、傾斜校正等，旨在優化圖像質量，突出文字特征，便于後續識别。
文字定位與分割
識别圖像中的文本區域（行、單詞、單個字符）。現代OCR系統常結合連通域分析、投影輪廓分析或深度學習目标檢測技術（如YOLO、SSD）實現精準定位與分割。
特征提取與模式識别
提取字符的幾何、拓撲或統計特征（如筆畫方向、輪廓、投影直方圖）。傳統方法采用模闆匹配或統計分類器（如支持向量機）；主流方案基于深度學習（如卷積神經網絡CNN），通過訓練海量樣本自動學習字符特征，顯著提升識别準确率和泛化能力。
後處理與語義校正
利用詞典匹配、語言模型（N-gram）或自然語言處理（NLP）技術，對識别結果進行糾錯和上下文優化，例如糾正"0"與"O"、"1"與"l"等易混淆字符。

ISO/IEC 30122 标準：定義OCR技術術語與性能評估框架（國際标準化組織）https://www.iso.org/standard/59500.html
Smith, R. (2007)：綜述論文《An Overview of the Tesseract OCR Engine》詳細解析開源OCR引擎技術路徑（IEEE文檔處理會議）https://ieeexplore.ieee.org/document/4376998
NIST測試報告：美國國家标準技術研究院對OCR系統準确率的标準化測評（NIST SP 500-系列出版物）https://www.nist.gov/itl/iad/image-group/ocr-resources

注：本文定義與技術描述綜合參考計算機視覺領域标準文獻及ISO技術規範，應用案例源自行業白皮書與主流商業解決方案文檔。

光學字符識别（OCR，Optical Character Recognition）是一種将圖像中的文字轉換為可編輯文本的技術。以下從定義、技術原理和應用場景三方面詳細解釋：

OCR通過電子設備（如掃描儀、數碼相機）掃描紙質文檔，檢測圖像中的明暗模式，識别字符形狀，最終将圖像文字轉換為計算機可編輯的文本格式。其核心目标是實現紙質文檔的數字化，減少存儲空間占用，并支持文本的再編輯與分析。

傳統方法
包括預處理（去噪、二值化）、版面分析、字符切割、特征提取等步驟，使用K近鄰、支持向量機等機器學習算法進行字符識别。
深度學習方法
- 區域建議階段：利用卷積神經網絡（CNN）檢測圖像中的文本區域，生成邊界框（類似目标檢測算法）。
- 語言處理階段：通過RNN、LSTM或Transformer等模型，将文本區域的特征解碼為連貫的文本内容。

擴展說明：OCR技術已發展出更細分的分支，如圖像字符識别（ICR）和智能字符識别（ICR），但其底層邏輯與OCR類似。當前主流工具如PyTesseract、谷歌Tesseract引擎支持多語言識别，進一步推動了技術普及。