OCR全称是Optical Character Recognition，即光学字符识别，它是使计算机能够自动识别各种文字和数字的关键技术。
OCR字符检测的第一步是图像采集，获取包含待识别文字的数字图像。图像来源可以是扫描的文档、自动拍摄的街景图片、视频帧甚至是微观物体表面的标识等。然后对采集到的图像进行预处理，使用各种数字图像处理技术，例如灰度化可以降低颜色干扰，滤波可以去除噪声，矩形校正可以将文本行对齐。这些预处理可以提高图像质量，增强后续识别的可靠性。
在预处理的基础上，下一步是进行字符分割。通过确定字符的轮廓范围进行切分，将包含多个字符的输入图像分割成一个个单独的字符图像。文字排列的复杂性，分割算法的精准度直接影响后续识别效果。
分割之后，对每个获得的字符图像单独提取特征向量，用于代表该字符的视觉特征信息。通常的特征提取方法有模板匹配、结构分析、统计分析等。得到特征向量后，OCR识别就是将输入字符的特征向量，与样本库中所有类别字符的特征向量进行匹配比较，计算各类别的相似度，输出相似度最高的类别作为识别结果。
当前，基于卷积神经网络的深度学习模型可以实现端到端的OCR识别，完整执行所有步骤。这种方法可以支持识别各种字体、大小不定的字符，准确率很高。除了识别结果，OCR还可以给出每个字符区域的坐标信息。
OCR字符检测技术的应用非常广泛，可以自动识别身份证、名片、车牌的文字信息，辅助翻译纸质文档，帮助视障人士使用屏幕内容等。随着算法不断提升，OCR字符检测的效果还会持续改进。