只要有OCR的，一般都是文字识别软件。这个应该是通过拍照或是扫描，把图片文字识别为电子版的一个软件。
OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别）是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程。
即，针对印刷体字符，采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件。
并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，供文字处理软件进一步编辑加工的技术。如何除错或利用辅助信息提高识别正确率。
是OCR最重要的课题，ICR（Intelligent Character Recognition）的名词也因此而产生。衡量一个OCR系统性能好坏的主要指标有：拒识率、误识率、识别速度、用户界面的友好性，产品的稳定性，易用性及可行性等。
工作流程
一个OCR识别系统，其目的很简单，只是要把影像作一个转换，使影像内的图形继续保存、有表格则表格内资料及影像内的文字，一律变成计算机文字，使能达到影像资料的储存量减少、识别出的文字可再使用及分析，当然也可节省因键盘输入的人力与时间。
从影像到结果输出，须经过影像输入、影像前处理、文字特征抽取、比对识别、最后经人工校正将认错的文字更正，将结果输出。
OCR是英文optical character recognition的缩写，意思是：文字识别
OCR（optical character recognition）文字识别是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程；即，对文本资料进行扫描，然后对图像文件进行分析处理，获取文字及版面信息的过程。
如何除错或利用辅助信息提高识别正确率，是OCR最重要的课题。衡量一个OCR系统性能好坏的主要指标有：拒识率、误识率、识别速度、用户界面的友好性，产品的稳定性，易用性及可行性等。
扩展资料
应用：
OCR文字识别很重要的一个技术参数，就是识别率。就拿身份证识别来举例子，就会涉及到两个问题。身份证识别出来的最终目的是要有格式，供直接录入系统，姓名项、地址项、身份证号项都黏在一起，就没办法使用了；
目前身份证识别率能达到98%以上，如果拿通用OCR文字识别来识别，识别率达不到如此高识别率，需要专门针对身份证进行校正优化。所以OCR文字识别根据特殊识别内容，形成了多个产品出来。
同样身份证识别，项目使用中，方案有分多种，有云端识别，也可以手机端本地识别。根据应用场景来区分需求。云端的会涉及到网络延时和流量产生费用等，但微信工作号之类的，只能使用这种方式。手机端本地识别，识别速度快，不会产生流量，也没有网络延时。
参考资料来源：百度百科-OCR
