图片中的文字识别，也称为光学字符识别(OCR),是一种将图片中的文字转换为可编辑、可搜索和可操作文本的技术，要实现这个功能，通常需要经过以下几个步骤：
1、预处理：这一步主要是对图片进行降噪、二值化、去背景等处理，以便更好地提取文字信息，预处理的目的是提高文字识别的准确性和效率。
2、文字区域检测：在预处理后的图片中，我们需要找到包含文字的区域，这可以通过一些图像处理算法(如边缘检测、轮廓提取等)来实现。
3、文字分割：在确定了包含文字的区域后，我们需要将其进一步分割成单个的文字，这可以通过连通域分析、深度学习等方法来实现。
4、文字识别：我们将分割好的文字输入到一个专门的文字识别模型中(如基于深度学习的卷积神经网络模型),模型会根据训练数据学习到文字的特征表示，并将其转换为对应的文本。
目前市面上有许多成熟的文字识别工具和服务，如百度AI、腾讯云、阿里云等，这些工具提供了丰富的API和SDK,可以方便地在各种应用场景中实现图片中的文字识别功能，还有一些开源的文字识别引擎，如Tesseract,也值得一试。
