OCR چیست و چگونه پیاده‌سازی می‌شود

---

OCR مخفف Optical Character Recognition یا "تشخیص کاراکتر نوری" است؛ فرآیندی که محتوای متنی را از تصاویر (مانند اسکن‌ها یا عکس‌ها) استخراج می‌کند و آن متن قابل جستجو و ویرایش باشد.

**نحوه پیاده‌سازی:**

1. **پیش‌پردازش تصویر (Image Preprocessing):** تصحیح کیفیت، حذف نویز، هموار کردن کنتراست و کج‌شدگی تصویر برای بهبود خوانایی کاراکترها.
2. **تشخیص متغیرهای هندسی (Layout Analysis):** شناسایی بلوک‌های متن، عنوان‌ها، جدول‌ها و تصاویر در سند.
3. **استخراج کاراکتر (Character Segmentation/Recognition):** تقسیم کلمات به کاراکترها و استفاده از الگوریتم‌های یادگیری عمیق (مانند CNNs یا Transformers) برای تبدیل هر تصویر کاراکتر به متنی قابل خواندن.
4. **پس‌پردازش (Post-processing):** اعمال گرامر، واژه‌نامه و منطق خاص حوزه برای اصلاح اشتباهات شناسایی شده توسط مدل (مثلاً تصحیح "ا" به جای "ن").

ابزارهای آماده یا کتابخانه‌هایی مانند Tesseract OCR (Open Source) یا APIهای ابری (مانند Google Vision AI یا Amazon Textract) معمولاً برای پیاده‌سازی استفاده می‌شوند.