OCR API 技术的核心原理 OCR（Optical Character Recognition）技术通过图像处理和机器学习算法，将图片或扫描文档中的文字转换为可编辑的文本数据。其核心流程包括图像预处理、文字检测、字符分割和字符识别。现代OCR API通常基于深度学习模型，如CNN（卷积神经网络）和RNN（循环神经网络），显著提升了识别准确率。 从手动录入到智能识别的演进 传统手动录入依赖人工输入，效率低且易出错。OCR技术的出现实现了自动化文本提取，但早期版本受限于印刷质量与字体类型。随着AI技术的发展，OCR API已能处理复杂场景，如手写体、倾斜文本、低光照图像，甚至支持多语言混合识别...

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OpenCV 图像处理入门：从基础到实战技巧 安装与基础环境配置 OpenCV 可以通过 pip 直接安装，推荐使用 Python 3.7 及以上版本： pip install opencv-python  如果需要扩展模块（如 contrib 包）： pip install opencv-contrib-python  验证安装是否成功： import cv2 print(cv2.__version__)  图像读取与显示 使用 cv2.imread() 读取图像，支持常见格式（JPG、PNG 等）： img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_COLO...