OCR 代表光学字符识别，是一种能够从图像和文档中自动识别并提取文本的技术。企业通过应用 OCR 工具，不仅能够节省大量时间和资源，还能提升业务效率与收入。
全球 OCR 市场预计将在 2023 年至 2030 年间实现 14.8% 的复合年增长率（CAGR）。
这份关于光学字符识别的全面指南，将帮助你深入了解该技术、其带来的优势以及市场上表现最佳的 OCR 软件。
什么是 OCR 软件？
人类与计算机对文本和数字图像的认知方式截然不同。我们看到的是字母和字符，而计算机接收到的则是二进制编码（0和1）。
光学字符识别技术会把这些二进制信息转换为机器可读取的文本格式（如纯文本、JSON、HTML）。借助这一技术，OCR 可以自动识别图片或 PDF 文件中的文本内容。如今，现代 AI OCR 系统还结合了机器学习与人工智能（AI），可以更准确地识别手写内容和多种语言文本。
OCR 的历史
光学字符识别的发展源远流长。最早可追溯至第一次世界大战期间，物理学家 Emanuel Goldberg 发明了能够读取和转换电报码的“统计机”，这项发明随后被 IBM 购得。
到了 1970 年代，Ray Kurzweil 开发出了首个能识别任意字体的全字体 OCR 系统。从 2000 年以后，OCR 工具逐渐普及，广泛应用于云端、桌面和移动端。现在的 OCR 技术，甚至已可高效精准地读取手写内容，比如邮件或支票上的地址。
OCR 是如何工作的？
光学字符识别一般包括三个主要阶段：
- 图像预处理
- 字符识别
- 后处理
图像预处理
OCR 软件运行前，需要确保所用文档或图像的质量足够清晰。这一阶段主要涉及去噪、矫正倾斜和图像尺寸重置等操作，有助于提升文档输入的质量和后续识别的准确性。
字符识别
在这一核心阶段，AI 将分析和识别图像中的具体字符（智能字符识别，IDR）。主要有两种识别方式：
- 模式识别：让 AI 针对各种文本格式进行训练，以便可以对比检测和准确识别字符。
- 特征识别：以规则为基础，特定关注字符的结构特征，如曲线和直角等。
后处理
最后阶段通过错误校正提升整体识别准确率。训练时机器学习算法会学习结果应有的样本，这样可以根据标准语言词库自动检测、校准和修正识别结果。
OCR 的准确性受到所识别字符集（如拉丁字母、阿拉伯字母或中文）的影响。主流 OCR 平台会特意训练以适配不同语言，从而确保更好的识别效果。目前英文文档的识别准确率最佳，其他语种也在飞速进步。
光学字符识别的优势
光学字符识别最大的优势，是能自动化地完成数据提取，大幅提升效率。此外，OCR 工具还为企业带来了以下价值：
- 降低运营成本
- 节省时间和人力资源
- 支持业务流程自动化
- 强化数据的安全存储
主要的 OCR 应用场景
AI OCR 在企业日常数据处理中的应用极为广泛，常用于发票、医疗记录、银行对账单和各类收据的信息提取。
金融行业的 OCR
在金融与会计领域，OCR 软件能从发票、收据及电子文档中提取文本和数字信息，辅助核查金融交易数据，确保财务数据安全和真实。
医疗行业的 OCR
AI OCR 被广泛应用于医疗行业，助力医院、诊所高效处理患者信息和医疗记录，缓解医务人员的繁琐手工录入任务。
物流行业的 OCR
OCR 在线工具可用于从提单（BOL）等物流单据中智能提取货运与卡车收据的数据。
最好且免费的 OCR 软件有哪些？
当前市场上提供了多种类型和行业适用的 OCR 软件。以下是受欢迎且常用的几款 OCR 工具：
1. Parseur OCR
在线 OCR 通常只是自动化文档处理的第一步。许多企业不仅希望识别文件文本，更期望将关键数据字段直接提取至自有系统。例如，会计部门不仅需从发票中读取文本，还要自动识别出供应商联系方式、金额和明细信息。这时，Parseur 就成为理想选择。
Parseur 是业界领先的 OCR 软件，结合了区域OCR和动态OCR功能，可自动从 PDF 提取关键数据。支持多行业快速部署使用。用户只需将文档发送至 Parseur 邮箱，即可全程自动化处理。
无需设置复杂规则，文档可在几秒内完成处理。可无限定制数据字段和模板。Parseur 通过机器学习技术自动为文档匹配最优模板。
Parseur 可根据不同文档或 PDF 类型，利用自带的模板库智能提取数据，还支持表格数据提取，并可无缝集成至 Zapier、Make、Power automate 等自动化平台。
2. Tesseract OCR
Tesseract 是一款免费开源的 OCR 引擎，采用 Apache 2.0 协议，支持 100 多种语言的文档识别，并兼容深度学习模型。
2006 年，Google 赞助了 Tesseract，彼时它已被业界视为最精准的 OCR 应用之一。
Tesseract 可运行于 Windows、Linux、Mac OS 等主流系统。最新版本为第五版，支持通过 Github 快速安装。
3. Amazon Textract
AWS Textract 结合 AI、机器学习和光学字符识别技术，实现对扫描文档的自动文本提取。借助 Amazon Augmented AI，可实现敏感内容与手写文档的人为校审。Amazon Textract 拥有如下功能：
- 支持表格与表单结构提取
- 能识别手写体
- 身份证件识别
- 精准定位文本边框
Amazon 向新用户提供 3 个月的 AWS 免费体验套餐。
美国再保险集团（RGA），财富 500 强企业，与 AWS Textract 联合推出协同优化方案，依托 OCR 和机器学习改革其核保业务流程。—— RGA, 2022年1月
4. Google Document AI
2020 年，Google 推出了新一代 DocAI（Document AI）平台，进一步推动文档处理自动化。该平台结合了先进的 AI 和机器学习能力，让数据提取与处理变得更加简单高效。
你可以通过官网体验 Document AI 的实时效果。DocAI 还集成了自然语言处理（NLP）技术，可支持海量扫描文档的智能处理。
OCR 的未来
智能光学字符识别将持续革新企业的文档处理方式。随着深度学习、人工智能等前沿技术不断发展，OCR 系统也将在全球范围内持续扩展其影响力。
预计到 2031 年，全球光学字符识别市场规模将超过 3,978.5 亿美元。
如想在数字化转型浪潮中保持竞争优势，利用现代化数据采集和自动化光学字符识别，必将成为企业核心流程不可或缺的一部分。
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