OCR识别软件识别效果不理想？这样做改变OCR识别效果

OCR（光学字符识别）识别是一种技术，允许计算机识别图像中的文本并将其转换为机器可读的文本。它可用于自动化数据输入和文档扫描的过程，常用于金融、医疗和物流等行业。有多种开源和商业库和API可用于不同编程语言和平台上实现OCR。

OCR识别软件的基本原理是将扫描图像或 PDF 文档转换为可机器读取的文本。这是通过识别文本图像中的字符并将其转换为对应的文本来实现的。

OCR识别技术最早可以追溯到20世纪50年代初期，当时的研究目的主要是将扫描的文档转换为可编辑的文本。

在20世纪60年代，OCR技术得到了进一步的发展，开始应用于商业和政府领域。在20世纪70年代，随着计算机和图像处理技术的发展，OCR技术得到了进一步的提升。

在20世纪80年代，随着个人电脑和数字扫描仪的普及，OCR技术得到了广泛的应用。同时，由于计算机处理能力的提高，许多先进的OCR算法也应运而生。在近年来，随着机器学习技术的发展， OCR 技术也在不断提升，精度和识别率也得到了显著提高。现在 OCR 技术已经应用于各种领域，如文档管理、数据提取、自动文本校对等。

具体来说， OCR 软件通常使用以下几个步骤来识别文本：

图像预处理: 这一步将原始图像进行预处理，如去噪、二值化、旋转矫正等，以提高识别精度。