OCR数据集：构建自定义OCR模型的全面指南

引言：
光学字符识别（OCR）是一种将印刷或手写文本转换为可编辑文本的技术。它在许多领域中都有广泛的应用，包括文档扫描、自动化数据输入和图像检索。要构建一个高效准确的OCR模型，首先需要一个全面的OCR数据集，本文将详细介绍如何构建和使用这样的数据集，并提供相应的源代码。

1. 数据收集：
   构建一个全面的OCR数据集的第一步是收集具有多样性和广泛覆盖的图像样本。可以从多个来源收集这些图像，包括开放数据集、互联网资源和专门设计的数据采集系统。确保数据集包含不同字体、大小、背景、文字颜色和倾斜度的图像，以便训练OCR模型具有更好的泛化能力。

2. 数据预处理：
   在使用数据集训练OCR模型之前，需要对图像进行预处理以提高模型的性能。常见的预处理步骤包括图像灰度化、二值化、去噪和图像增强。以下是一个示例代码段，演示如何使用Python和OpenCV库对图像进行预处理：

import cv2

def preprocess_image(image