机器视觉技术一直是人工智能领域的热点之一，而其中，文本识别技术更是无处不在。无论是超市商品管理、车牌识别，还是机器翻译、智能客服，文本识别都有着广泛的应用。而随着“AI+OCR”（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术快速发展，越来越多的产品开始尝试将文本识别技术应用于实际场景，让机器更好地辅助人类的生产和生活。
文本识别技术的原理
文本识别技术的核心是将图像中的字符、字体等信息转化为计算机可以识别的文字信息。首先，文本识别系统需要获得图片信息，使用计算机处理图像、分离背景与前景，再进行字符、字体的识别。在整个过程中，系统需要借助诸如深度学习等人工智能技术，通过数据训练、自学的方式优化识别结果，不断提高准确率。
文本识别技术的应用
文本识别技术已经得到广泛的应用，不仅仅是物联网、智能移动设备等智能硬件的常用技术，还广泛应用于政务、金融、医疗、教育等多个领域。
政务场景： 随着数字化、信息化的进一步发展，政务上大量的计算机应用场景需要文本信息的输入和输出。文本识别技术可以帮助政务工作人员快速地转化纸质文档为数字化信息，提高工作效率。
医疗场景： 在医疗领域，大量的医学文献、病人病历等文本信息需要被处理、分类、分析。传统的方法繁琐低效，而文本识别技术可以快速帮助医生处理大量的文本信息，辅助医疗决策，提高医疗效率。
金融场景：金融行业中大量的表单、合同、条款等文本信息需要处理和存储。文本识别技术的应用可以替代人工手动输入，提高工作效率和准确度。
在线图片识别服务
随着“AI+OCR”的技术快速发展，越来越多的企业开始提供在线图片文字识别服务。用户只需要上传图片，服务可以帮助用户快速将其中的文字内容识别出来，并以文本的方式返回结果，非常方便实用。
例如，百度云OCR识别服务，同时提供了在线文字、身份证、银行卡、名片等多种类型的识别服务，简单易用。除了百度云OCR服务，阿里云、腾讯云等厂商也推出了相关的云端OCR服务。
总之，文本识别技术是人工智能领域的一项重要技术，通过机器视觉技术，帮助计算机识别图像中的文本信息，并将其转化为可处理的数据供人工智能技术使用，已经成为智能硬件、政务、金融、医疗、教育等多个领域的重要应用方向。在线图片识别服务的普及，也让广大用户能够享受到文本识别技术的便利。