人工智能丨OCR 的业务场景，实现原理和测试指标

OCR 的业务场景

OCR（光学字符识别）技术广泛应用于多个领域，主要业务场景包括：

1. 金融行业：

   • 票据识别：自动识别发票、支票、收据等。
   • 身份验证：识别身份证、护照、驾驶证等证件信息。

2. 医疗行业：

   • 病历管理：自动提取病历、处方等文档中的文字。
   • 报告生成：从医疗影像中提取文字生成报告。

3. 物流行业：

   • 快递单识别：自动识别快递单上的收件人、发件人信息。
   • 仓储管理：识别货物标签、库存清单等。

4. 教育行业：

   • 试卷批改：自动识别学生答卷并评分。
   • 文档数字化：将纸质教材、试卷转换为电子文档。

5. 政府与公共事业：

   • 档案管理：自动识别和归档纸质文件。
   • 车牌识别：交通管理中的车牌自动识别。

6. 零售行业：

   • 商品标签识别：自动识别商品标签信息。
   • 自助结账：通过OCR识别商品条码或价格标签。

OCR 的实现原理

OCR 的实现通常包括以下几个步骤：

1. 图像预处理：

   • 灰度化：将彩色图像转换为灰度图像。
   • 二值化：将灰度图像转换为黑白图像，便于字符识别。
   • 去噪：去除图像中的噪声，如斑点、污渍等。
   • 倾斜校正：纠正图像中的倾斜文本。
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