摘要
图片文字识别（OpticalCharacterRecognition，OCR）作为计算机视觉领域的重要研究方向，近年来随着深度学习的快速发展取得了显著的进展。
本文针对基于Python的图片文字识别方法进行研究，首先介绍了图片文字识别的概念、研究背景及意义，并阐述了Python语言在图像处理领域的优势。
其次，概述了图片文字识别技术的发展历程，包括传统OCR方法和基于深度学习的OCR方法，并对常用的OCR工具包进行了比较分析。
然后，重点探讨了基于Python的图片文字识别方法设计，包括系统架构设计、图像预处理模块设计、文字识别模型选择与训练以及后处理与结果输出等方面。
最后，总结了基于Python的图片文字识别方法的优势和不足，并展望了未来的研究方向。
关键词：图片文字识别；Python；深度学习；OCR；图像处理
#1.1图片文字识别
图片文字识别（OCR）是指将印刷体或手写体的文本图像转换为可编辑的电子文本的过程。
它是计算机视觉领域的一个重要分支，其目标是从图像中识别出文字及其布局信息，并将图像信息转化为文本信息，以实现对文本内容的理解和应用。
#1.2Python在图像处理中的优势
Python作为一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言，近年来在数据科学、机器学习和人工智能等领域得到了广泛应用。
Python拥有丰富的第三方库，例如OpenCV、Pillow和Tesseract等，为图像处理提供了强大的支持。
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