影像预处理：影像预处理是ocr系统中，须解决问题的一个模块。影像须先将图片、表格及文字区域分离出来，甚至可将文章的编排方向、文章的提纲及内容主体区分开，而文字的大小及文字的字体亦可如原始文件一样的判断出来。对待识别图像进行如下预处理，条码检测报告，可以降低特征提取算法的难度，条码检测器，并能提高识别的精度。二值化：由于彩像所含信息量过于巨大，在对图像中印刷体字符进行识别处理前，需要对图像进行二值化处理，使图像只包含黑色的前景信息和白色的背景信息，镇江条码检测，提升识别处理的效率和度。
字词后处理：由于ocr的识别率并无法达到，或想加强比对的正确性及信心值，一些除错或甚至帮忙更正的功能，也成为ocr系统中必要的一个模块。字词后处理就是一例，利用比对后的识别文字与其可能的相似候选字群中，根据前后的识别文字找出合乎逻辑的词，做更正的功能。字词数据库：为字词后处理所建立的词库。ocr后的关卡，在此之前，使用者可能只是拿支鼠标，跟着软件设计的节奏操作或仅是观看，条码检测方法，而在此有可能须特别花使用者的精神及时间，去更正甚至找寻可能是ocr出错的地方。
早在60、70年代，就开始有ocr的研究，而研究的初期，多以文字的识别方法研究为主，且识别的文字仅为0至9的数字。以同样拥有方块文字的日本为例，1960年左右开始研究ocr的基本识别理论，初期以数字为对象，直至1965至1970年之间开始有一些简单的产品，如印刷文字的邮政编码识别系统，识别邮件上的邮政编码，帮助邮局作区域分信的作业；也因此至今邮政编码一直是各国所倡导的地址书写方式。
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