本文介绍了OCR技术的基本概念和重要性，并探讨了图像处理中的阈值化和二值化技术。重点展示了使用OpenCV3 Java API进行不同类型的阈值处理，包括THRESH_BINARY、THRESH_TOZERO、THRESH_TRUNC、THRESH_BINARY_INV和THRESH_TOZERO_INV，以及对应的代码示例。
OCR (Optical Character Recognition，光学字符识别)是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程；即，针对印刷体字符，采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件，并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，供文字处理软件进一步编辑加工的技术。如何除错或利用辅助信息提高识别正确率，是OCR最重要的课题，ICR(Intelligent Character Recognition)的名词也因此而产生。衡量一个OCR系统性能好坏的主要指标有：拒识率、误识率、识别速度、用户界面的友好性，产品的稳定性，易用性及可行性等。
图像阈值的进一步处理就是二值化，二值化包含但不限于“大于阈值为255，小于阈值为0”的处理模式。
阈值化是一种将想要在图像中分析的区域分割出来的方法，每个像素值都与一个预设的阈值做比较，再根据比较的结果调整像素值。
二值阈值化 -> Imgproc.THRESH_BINARY
阈值化到零 -> Imgproc.THRESH_TOZERO
截断阈值化 -> Imgproc.THRESH_TRUNC
反转二值阈值化 -> Imgproc.THRESH_BINARY_INV
反转阈值化到零 -> Imgproc.THRESH_TOZERO_INV
代码案例：package com.what21.opencv.demo;
import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.imgcodecs.Im
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