这些图像大多是手动处理的因为无法以编程方式处理它们。 无法从图像中提取文本是我在上一家公司亲身经历的数据处理限制。我们需要处理扫描的礼品卡并且我们必须手动完成因为我们无法从图像中提取文本。 公司内部有一个名为运营的部门负责人工确认礼品卡并将其记入用户账户。尽管我们有一个网站供用户与我们联系但礼品卡的处理是在幕后手动进行的。 当时我们的网站主要是使用 PHP（Laravel）作为后端和 JavaScript（jQuery 和 Vue）作为前端来构建的。
如果管理层认为这个问题很重要我们的技术堆
栈足以与 一起使用。 我愿意解决这个问题但从业务或管理层的角度来看没有必要解决这个问题。离开公司后我决定做一些 哥伦比亚电话号码表 研究尝试寻找可能的解决方案。最终我发现了 OCR。 什么是 OCR OCR 代表光学字符识别或光学字符读取器。它用于从图像中提取文本。 OCR 的发展可以追溯到多项发明但Optophone、Gismo 、CCD 平板扫描仪、Newton MesssagePad和Tesseract是将字符识别提升到另一个实用水平的主要发明。 那么为什么要使用 OCR嗯光学字符识别解决了很多问题其中一个问题促使我写了这篇文章。
我意识到从图像中提取文本的能力确保了
很多可能性例如 监管 由于某些原因每个组织都需要监管用户的活动。该法规可用于保护用户的权利并确保他们免受威胁或诈骗。 从图像中 B2C 电话列表 提取文本使组织能够处理图像上的文本信息以进行监管特别是当图像由某些用户提供时。 例如可以通过 OCR 实现类似 Facebook 那样对广告图像上的文本数量的监管。此外OCR 还可以在 Twitter 上隐藏敏感内容。 可搜索性 搜索是最常见的活动之一尤其是在互联网上。搜索算法主要基于操作文本。
