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光学字符识别
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光学字符识别（英语：Optical Character Recognition，OCR）是指对文本资料的图像文件进行分析识别处理，获取文字及版面信息的过程。
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输入
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对于不同的图像格式，有着不同的存储格式，不同的压缩方式，当前有OpenCV、CxImage等。
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二值化
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如今数字摄像头拍摄的图片，大多数是彩色图像，彩色图像所含信息量巨大，较为不适用于OCR技术。_NEWLINE_对于图片的内容，我们可以简单的分为前景与背景，为了让计算机更快的、更好地进行OCR相关计算，我们需要先对彩色图进行处理，使图片只剩下前景信息与背景信息。二值化也可以简单地将其理解为“黑白化”。
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图像降噪
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对于不同的图像，噪点的定义可能不同，根据噪点的特征进行去噪的过程，称为降噪。
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倾斜校正
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由于一般用户，在拍照文档时，难以拍摄得完全符合水平平齐与竖直平齐，因此拍照出来的图片不可避免的产生倾斜，这就需要图像处理软件进行校正。
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版面分析
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将文档图片分段落，分行的过程称为版面分析，由于实际文档的多样性、复杂性，此步骤当前仍待优化。
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字符切割
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由于拍照、书写条件的限制，经常造成字符粘连、断笔，直接使用此类图像进行OCR分析将会极大限制OCR性能。因此需要进行字符切割，即：将不同字符之间分割开。
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字符识别
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早期已模板匹配为主，后期以特征提取为主。由于文字的位移、笔画的粗细、断笔、粘连、旋转等因素的影响，极大地影响特征提取难度。
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版面还原
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人们希望识别后的文字，仍然像原始文档图片那样排列，段落、位置、顺序不变地输出到Word文档、PDF文档等，这一过程称为版面还原。
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后期处理
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根据特定的语言上下文的关系，对识别结果进行校正。
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输出
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将识别出的字符以某一格式的文本输出。
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发展历史
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OCR的概念是在1929年由德国科学家Tausheck最先提出来，并申请了专利。后来美国科学家Handel也提出了利用技术对文字进行识别的想法。中国最早的OCR商业应用是由科学家王庆人教授在南开大学开发出来的，并在美国市场投入商业使用。日本在20世纪60年代开始研究OCR识别理论，开发了邮政编码识别系统。