您现在的位置是：首页 >技术教程 >Azure AI-102 认证全攻略: (五十) Azure OCR计算机视觉：文字识别的革新之路网站首页技术教程

1. 引言

在现代社会，数字化转型的进程日益加速，其中，光学字符识别（OCR）技术作为推动信息数字化的重要手段，已经在各行各业中得到了广泛应用。随着人工智能技术的不断进步，Azure的OCR服务在计算机视觉领域的作用愈发显著，提供了强大的文字识别能力。本文将详细介绍Azure OCR技术，包括其工作原理、API的使用方式、最佳实践及实际应用案例，以帮助准备 Azure AI-102: 设计和实现 Azure AI 解决方案 认证的考生深入理解这一关键技术。掌握 Azure OCR 技术是顺利通过 AI-102 认证考试的重要环节，本文将重点突出考试相关的知识点和技能要求，并提供备考建议。

2. 核心概念与技术背景

什么是OCR技术？

OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）是一种将印刷体或手写文字转换为机器可读的数字文本格式的技术。Azure的OCR技术主要应用于从图像、扫描文档、手写文字或PDF文件中提取和识别文本。通过这一技术，我们能够实现文档的数字化处理，提升工作效率并减少人工错误。

OCR的应用场景

OCR技术的应用领域广泛，涵盖了从日常生活到工业生产的各个方面：

• 街道标识识别：自动识别道路标志上的文字，为智能交通系统提供支持。
• 产品包装文字提取：在零售和食品行业中，OCR可以快速提取产品标签和营养成分信息。
• 文档数字化处理：将纸质文档转换为电子格式，便于存档和搜索。
• 发票自动录入：自动识别发票中的关键信息，进行数据录入和财务处理。
• 财务报表分析：从财务报表中提取数字数据，进行进一步的分析和处理。
• 文章内容提取：提取文章中的关键信息，支持新闻和科研领域的文献处理。
• 智能客服机器人：识别用户上传的图片咨询内容，快速理解用户问题并提供解答。
• 金融票据识别与自动化处理：自动识别支票、汇票等金融票据上的关键信息，实现票据的自动化处理和风险控制。

3. Azure OCR服务的两大支柱

Azure 认知服务 (Cognitive Services) 提供了强大的计算机视觉 API， 其中 OCR API 和 Read API 是两种核心的文字识别服务。 它们各有特点， 适用于不同的应用场景。 在 AI-102 认证考试中， 辨析和选择合适的 OCR 服务 API 是一个常考知识点， 需要考生深入理解两种 API 的特性和应用场景。

表格：OCR API 与 Read API 特性对比

OCR API

Azure OCR API 是较为传统的OCR解决方案，适用于少量文本的识别。其主要特点包括：

• 采用传统识别模型：依托于经典的字符识别技术。
• 仅支持图像处理：无法处理PDF文件，输入仅限图像格式。
• 同步执行机制：适合少量文本的实时处理，请求发送后需等待API直接返回结果。
• 多语言支持：OCR API 支持多种语言，覆盖了较多的语言种类，如英语、法语、德语、日语、韩语等。
• 适合少量文本处理：当输入的文本量较少时，OCR API 能快速提供响应，适用于实时性要求较高的场景。

Read API

相比OCR API，Read API 是 Azure 新一代 OCR 技术的代表，也是 AI-102 认证考试的重点考察对象。它支持更为高效的大规模文本识别，适用于处理大量文本的场景。主要特点包括：

• 采用新一代识别模型：利用深度学习等先进技术，大幅提升了识别精度，尤其在复杂场景下表现更优。
• 支持图像和 PDF 处理：可以同时处理图像和PDF文件，极大扩展了应用场景，PDF 文件处理能力是 Read API 的显著优势之一。
• 异步执行机制：适合大批量文本的处理，提交识别请求后，API 在后台异步执行，客户端轮询API获取结果，提升了整体处理效率，异步处理是 Read API 处理大规模文档的关键。
• 逐行并行处理：支持大规模并行计算，能够对文档页面进行逐行并行处理，使得处理速度大幅提升，并行处理技术大幅提升了 Read API 的吞吐量。
• 适合大量文本处理：尤其在文档数字化、大数据分析、大规模内容审核等领域表现优秀。
• 语言支持相对较少：目前支持的语言种类相对 OCR API 较少，但持续增加，主要覆盖英语、中文、西班牙语等主流语言， 针对主流语言的识别精度更高。

4. 实际应用案例分析

为了帮助考生更好地理解 Azure OCR 技术的实际应用， 本节将通过几个案例分析， 深入探讨 OCR 技术在不同场景下的应用方式和价值。 AI-102 认证考试中， 可能会出现案例分析题， 考察考生结合实际业务需求选择合适的 OCR 服务和技术方案的能力。

4.1食品包装营养成分识别

在零售行业， Azure OCR 技术能够自动识别食品包装上的营养成分信息。 这一技术可以：

• 精准提取数据：从食品包装的图像中准确、快速地提取营养成分表数据， 例如能量、蛋白质、脂肪、碳水化合物、钠等关键信息。
• 结构化输出：将提取的数据转化为易于处理的结构化信息，例如 JSON 或 CSV 格式，便于进一步的数据分析、报表生成和商品信息管理系统集成。
• 提升效率： 相比传统的人工录入方式， OCR 技术能够 节省 90% 以上的人工录入时间， 并且可以 24 小时无间断自动处理大量商品信息， 大幅提升商品信息录入和更新效率。
• 应用场景扩展： 除了营养成分识别， 该技术还可以应用于 食品保质期识别、 生产日期识别、 商品条形码识别等场景， 实现食品商品信息的全方位自动化采集和管理。

案例分析深度： 食品包装营养成分识别案例体现了 OCR 技术在商品信息自动化采集方面的巨大价值。 通过 OCR 技术， 零售企业可以快速、准确地获取商品信息， 建立完善的商品数据库， 为商品管理、库存控制、 智能推荐、 营养分析等应用提供数据基础。量化收益方面， 可以从人工成本降低、 数据录入效率提升、 数据准确率提高等方面进行评估。 例如， 使用 OCR 技术后， 商品信息录入时间从平均每件商品 5 分钟缩短到 30 秒， 数据录入错误率从 5% 降低到 0.5%， 大幅提升了运营效率和数据质量。

4.2文档数字化处理流程

OCR 技术在文档数字化领域的应用也非常广泛， 例如 扫描文档、 合同文件、 财务报表、 法律文书 等纸质文档的电子化归档和管理。 以下是典型的文档数字化处理流程的基本步骤：

• 图像扫描/上传： 将纸质文档通过扫描仪或拍照等方式转换为图像文件， 或直接上传电子文档的图像或 PDF 文件。 Read API 支持直接处理 PDF 文件， 简化了 PDF 文档的数字化流程， 这是 OCR API 不具备的优势。
• 图像预处理： 对图像进行清晰度调整、 对比度增强、 降噪、 倾斜校正等优化操作， 提升 OCR 识别的准确率。 图像预处理是 OCR 流程中至关重要的一步， 高质量的图像是保证高识别率的基础。 在 AI-102 考试中， 可能会考察考生对图像预处理技术的理解和应用， 例如， 如何根据不同的图像质量选择合适的预处理算法。
• 文字区域定位： 通过计算机视觉算法 (例如， 边缘检测、 连通组件分析等) 精确定位图像中的文字区域， 排除背景、 图片、 表格等非文字区域的干扰， 提高文字识别的精度和效率。 文字区域定位的准确性直接影响 OCR 的识别效果， 尤其对于复杂版面的文档， 精准的文字区域定位至关重要。
• 字符识别转换： 通过 Azure OCR 服务 (OCR API 或 Read API) 将图像中的文字转换为可编辑的文本格式。 根据文档类型和处理需求， 选择合适的 API 至关重要。 对于少量文本、 实时性要求高的场景， 可以选择 OCR API； 对于大量文本、 精度和效率要求高的场景， 应优先选择 Read API。
• 后处理优化： 对识别结果进行拼写校正、 语法纠错、 版面格式化、 表格重建等后处理操作， 使得输出结果更加准确、 规范、 易读。 后处理优化是提升 OCR 最终输出质量的关键环节， 可以有效弥补 OCR 识别的不足， 提高用户体验。
• 输出数字文本： 将识别结果保存为 TXT, DOCX, PDF 等文本文件， 便于存档、 全文搜索、 内容分析和管理。 数字化后的文档可以方便地存储在云端或本地服务器， 实现文档的长期保存和便捷检索， 大幅提升文档管理效率。

案例分析深度： 文档数字化处理流程案例展现了 OCR 技术在 提升办公效率、 实现无纸化办公方面的核心价值。 通过 OCR 技术， 企业可以将大量的纸质文档转换为电子文档， 减少纸张存储空间、 降低纸张管理成本、 提升文档检索效率、 实现文档内容的高效利用。 量化收益方面， 可以从纸张成本降低、 存储空间节省、 人工文档整理时间减少、 文档检索时间缩短等方面进行评估。 例如， 实施文档数字化后， 每年可节省纸张成本 X 万元， 释放档案室空间 Y 平方米， 文档查找时间从平均 15 分钟缩短到 15 秒， 大幅提升了办公效率和运营效益。

4.3 金融行业票据识别与自动化处理

在金融行业， 每天需要处理大量的票据， 例如支票、 汇票、 银行账单、 交易凭证等。 传统的票据处理方式依赖人工录入和审核， 效率低下且容易出错。 OCR 技术可以实现金融票据的自动识别和信息提取， 大幅提升票据处理效率和准确性， 降低操作风险。

• 票据图像采集与上传： 银行柜员或用户通过扫描仪、 高拍仪、 手机拍照等方式采集票据图像， 上传到金融票据处理系统。
• 票据类型识别与分类： 系统首先需要识别票据的类型 (例如， 支票、 汇票、 银行账单等) ， 并进行自动分类， 以便后续针对不同类型的票据进行信息提取。 Read API 的版面分析功能可以有效辅助票据类型识别和分类。
• 票据关键信息提取： 针对不同类型的票据， 系统利用 OCR 技术自动提取票据上的关键信息， 例如支票的 付款人、 收款人、 账号、 金额、 日期 等信息， 汇票的 出票人、 承兑人、 汇票号码、 到期日等信息， 银行账单的 户名、 账号、 交易日期、 交易金额、 交易类型 等信息。 Read API 的高精度识别能力和表格识别功能， 可以有效应对票据版面的复杂性和信息提取的准确性要求。
• 数据校验与业务系统集成： 系统对 OCR 提取的信息进行自动校验， 例如， 金额大小写校验、 日期格式校验、 账号有效性校验等， 确保数据准确性。 校验通过后， 将提取的结构化数据自动录入到银行核心业务系统、 财务系统、 风控系统等， 实现票据处理的自动化。

案例分析深度： 金融行业票据识别与自动化处理案例体现了 OCR 技术在 提升金融业务效率、 降低操作风险、 优化客户服务方面的价值。 通过 OCR 技术， 金融机构可以实现 票据处理的自动化、 减少人工操作环节、 降低人工操作失误率、 加快业务处理速度、 提升客户服务效率和质量。 量化收益方面， 可以从票据处理时间缩短、 人工成本降低、 错误率降低、 业务处理效率提升、 客户满意度提升等方面进行评估。 例如， 引入 OCR 票据自动识别系统后， 平均每张票据处理时间从 10 分钟缩短到 1 分钟， 票据录入错误率从 3% 降低到 0.1%， 客户排队等待时间缩短 60%， 大幅提升了银行运营效率和客户服务体验。

5. 技术实现与开发指南

5.1 使用Computer Vision SDK

开发者可以通过 Azure 提供的 Computer Vision SDK (支持多种编程语言， 例如 Python, C#, Java, Node.js 等) 轻松实现 OCR 功能。 掌握使用 SDK 调用 Azure OCR 服务 API 是 AI-102 认证考试的基本技能要求， 考生需要熟练掌握 SDK 的使用方法， 能够编写代码实现文字识别功能。 以下分别展示了使用 Python 和 C# 语言， 以及 OCR API 和 Read API 调用 Azure OCR 服务的示例代码。

示例代码 5.1：使用 Python 和 Azure SDK 调用 OCR API 进行文字识别

from azure.cognitiveservices.vision.computervision import ComputerVisionClient
from azure.cognitiveservices.vision.computervision.models import VisualFeatureTypes
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential

# 设置 Azure 认证和客户端 (请替换为你的订阅密钥和端点)
subscription_key = "YOUR_SUBSCRIPTION_KEY"
endpoint = "YOUR_ENDPOINT"
client = ComputerVisionClient(endpoint, AzureKeyCredential(subscription_key))

# 调用 OCR API 识别图像中的文字 (请替换为你的图像文件路径或 URL)
image_path = "path_to_image.jpg" # 本地图片路径
# image_url = "https://example.com/image.jpg" # 图片 URL
with open(image_path, "rb") as image_stream:
    ocr_result = client.recognize_printed_text_in_stream(image_stream) #  或 client.recognize_printed_text(image_url)

# 输出识别的文字
for region in ocr_result.regions:
    for line in region.lines:
        print(" ".join([word.text for word in line.words]))

代码解释 5.1：

• 首先， 导入必要的库： ComputerVisionClient, VisualFeatureTypes, AzureKeyCredential。
• 然后， 设置 Azure 认证信息： subscription_key (订阅密钥) 和 endpoint (API 端点)。 请务必替换为你的 Azure 订阅密钥和 Computer Vision 资源端点。 订阅密钥和端点信息可以在 Azure 门户中找到。
• 创建 ComputerVisionClient 客户端对象， 用于调用 Computer Vision API。
• 指定要识别的图像， 可以是本地图片路径 image_path 或图片 URL image_url。
• 调用 client.recognize_printed_text_in_stream(image_stream) (或 client.recognize_printed_text(image_url)) 方法调用 OCR API 进行文字识别。
• 遍历 ocr_result.regions, ocr_result.regions.lines, ocr_result.regions.lines.words 解析 OCR 结果， 并打印识别出的文字。

示例代码 5.2：使用 C# 和 Azure SDK 调用 Read API 进行文字识别 (异步方式)

using Microsoft.Azure.CognitiveServices.Vision.ComputerVision;
using Microsoft.Azure.CognitiveServices.Vision.ComputerVision.Models;
using Microsoft.Azure.CognitiveServices.Vision.ComputerVision.Auth;

//  设置 Azure 认证和客户端 (请替换为你的订阅密钥和端点)
string subscriptionKey = "YOUR_SUBSCRIPTION_KEY";
string endpoint = "YOUR_ENDPOINT";
var credentials = new ApiKeyServiceClientCredentials(subscriptionKey);
var client = new ComputerVisionClient(credentials) { Endpoint = endpoint };

//  调用 Read API 识别图像或 PDF 文件中的文字 (异步方式) (请替换为你的本地文件路径或 URL)
string imagePath = "path_to_document.pdf"; // 本地文件路径 (可以是图像或 PDF)
// string imageUrl = "https://example.com/document.pdf"; // 文件 URL (可以是图像或 PDF)
using (FileStream imageStream = File.OpenRead(imagePath))
{
    //  异步提交 Read API 请求
    var textHeaders = await client.ReadInStreamAsync(imageStream); // 或 client.ReadAsync(imageUrl)
    string operationLocation = textHeaders.OperationLocation;
    //  提取操作 ID (Operation ID)
    const int numberOfCharsInOperationId = 36;
    string operationId = operationLocation.Substring(operationLocation.Length - numberOfCharsInOperationId);

    //  轮询等待异步操作完成
    ReadOperationResult readResult;
    while (true)
    {
        readResult = await client.GetReadOperationResultAsync(operationId);
        if (readResult.Status == TextOperationStatusCodes.Running ||
            readResult.Status == TextOperationStatusCodes.NotStarted)
        {
            await Task.Delay(TimeSpan.FromSeconds(1)); //  等待 1 秒后继续轮询
        }
        else
        {
            break;
        }
    }

    //  输出识别的文字
    var textUrlFileResults = readResult.RecognitionResults;
    if (textUrlFileResults != null)
    {
        foreach (TextRecognitionResult result in textUrlFileResults)
        {
            foreach (Line line in result.Lines)
            {
                Console.WriteLine(line.Text);
            }
        }
    }
}

代码解释 5.2：

• 首先， 导入必要的命名空间： Microsoft.Azure.CognitiveServices.Vision.ComputerVision, Microsoft.Azure.CognitiveServices.Vision.ComputerVision.Models, Microsoft.Azure.CognitiveServices.Vision.ComputerVision.Auth。
• 然后， 设置 Azure 认证信息和客户端， 与 Python 示例类似， 请替换为你的 Azure 订阅密钥和 Computer Vision 资源端点。
• 指定要识别的文件， 可以是本地文件路径 imagePath (支持图像或 PDF) 或文件 URL imageUrl (支持图像或 PDF)。
• Read API 使用异步执行机制， 需要先异步提交请求 client.ReadInStreamAsync(imageStream) (或 client.ReadAsync(imageUrl)) ， 并获取 operationLocation 响应头中的操作 ID (Operation ID)。
• **通过轮询 client.GetReadOperationResultAsync(operationId) 方法， 传入操作 ID， 不断查询异步操作的执行状态， 直到操作状态不再是 “running” 或 “notStarted” 时， 表示异步操作完成。 **
• 遍历 readResult.RecognitionResults, readResult.RecognitionResults.Lines 解析 Read API 返回的识别结果， 并输出识别出的文字。

AI-102 考试 Tips： 示例代码 5.1 和 5.2 展示了使用 SDK 调用 Azure OCR 服务 API 的基本方法， 考生需要理解代码逻辑， 并能够根据实际需求进行修改和扩展。 例如， 修改代码以处理不同格式的图像/PDF 文件， 提取指定区域的文字， 处理 API 返回的错误信息等。 考试中可能会出现代码阅读理解题或代码片段填空题， 考察考生对 SDK 的掌握程度。

性能优化建议

为了在实际应用中获得更好的 OCR 识别性能和效率， 以下是一些建议： 在 AI-102 认证考试中， 性能优化也是一个重要的考察方向， 考生需要了解影响 OCR 性能的关键因素， 并掌握一些常用的优化技巧。

• 确保图像质量： OCR 技术对图像质量要求较高， 图像质量直接影响识别精度。
  • 使用高分辨率、清晰的图像， 建议图像分辨率不低于 300 DPI。
  • 避免图像模糊、 倾斜、 искажение ( искажение 可以用 扭曲 变形 失真 来代替, 这里用 失真) 、 光照不足、 阴影遮挡等问题。
  • 对于扫描文档， 确保扫描仪设置正确， 文档摆放平整。
  • 对于拍照图像， 尽量在光线充足、 背景简洁的环境下拍摄， 避免手抖， 保持图像稳定。
  • 在图像预处理阶段， 可以根据图像质量， 有针对性地进行去噪、 增强对比度、 锐化、 二值化、 倾斜校正等图像增强操作， 以提升图像质量， 提高 OCR 识别率。
• 选择合适的 API： 根据实际应用场景选择合适的 OCR API 或 Read API。
  • 少量文本、 实时性要求高的场景， 选择 OCR API， 响应速度快。
  • 大量文本、 精度和效率要求高的场景， 选择 Read API， 识别精度高， 处理效率更高。
  • 需要处理 PDF 文件的场景， 必须选择 Read API。
• 优化处理流程： 合理设计 OCR 处理流程， 提升整体效率。
  • 利用异步处理： 对于大批量文档处理， 使用 Read API 的异步执行机制， 避免同步等待， 提升吞吐量。
  • 使用批处理： 将多个 OCR 请求合并到一个批处理请求中发送， 减少 API 调用次数， 降低网络延迟。 需要注意 API 的批处理大小限制。批处理大小建议根据 API 限制和网络带宽进行调整， 例如， Read API 的批处理大小通常为 10-20 个文件。
  • 并行处理： 对于大文档或大批量文档， 可以使用多线程或多进程并行处理， 充分利用多核 CPU 和网络带宽， 提升处理速度。 并行处理的线程数建议根据 CPU 核数和内存大小进行调整， 避免资源过度消耗导致系统性能下降。
• 指定识别语言： 在调用 OCR API 或 Read API 时， 明确指定要识别的语言， 可以提高识别精度和速度。 如果文档包含多种语言， 可以选择 “多语言模式” (如果 API 支持) 或多次调用 API 识别不同语言区域。
• 做好错误处理： OCR 识别可能会受到图像质量或复杂度的影响， 识别结果可能存在误差。 鲁棒的 OCR 应用需要做好错误处理和容错机制。
  • 捕获 API 返回的错误信息， 例如网络错误、 认证错误、 请求参数错误、 超过 API 调用频率限制等， 并进行相应的处理， 例如重试、 日志记录、 告警提示等。
  • 对 OCR 识别结果进行后处理校验和纠错， 例如拼写检查、 语法纠错、 基于上下文的语义纠错等， 提高最终输出结果的准确性。
  • 提供人工校对和修正机制， 对于高精度要求的场景， 人工校对仍然是必要的， 例如， 提供人工审核界面， 允许用户手动修正 OCR 识别错误。

AI-102 考试 Tips： 性能优化是 AI-102 考试中可能考察的重点， 考生需要理解各种性能优化方法背后的原理， 并能够根据不同的应用场景选择合适的优化策略。 例如， 考试中可能会出现案例分析题， 要求考生分析某个 OCR 应用场景的性能瓶颈， 并提出相应的优化建议。

6. 未来发展趋势

随着 AI 技术的不断发展， Azure OCR 技术也在持续革新， 未来将朝着 更智能、 更高效、 更易用 的方向发展。 理解 OCR 技术的未来发展趋势， 有助于考生更好地把握技术发展方向， 在 AI-102 认证考试中取得更好的成绩。 考试中可能会出现关于 OCR 未来发展趋势的判断题或简答题， 考察考生对技术发展方向的理解和预测能力。

技术革新

• AI 深度学习整合： Azure OCR 服务将持续深入整合 最先进的深度学习技术， 采用 更强大的神经网络模型 (例如， Transformer 模型、 注意力机制模型等) ， 不断提升 OCR 的识别精度和鲁棒性， 尤其是在处理更复杂的手写文字、 低质量图像、 复杂版面文档等方面， 将取得更大的突破。
• 多语言识别增强： 未来 Azure OCR 技术将 持续扩展语言支持范围， 支持更多语言种类， 尤其是一些少数语言、 方言、 以及混合语言场景的识别。 同时， 针对已支持的语言， 将 不断优化语言模型， 提升各种语言的识别精度和速度。 中文手写体识别、 中文繁体识别、 多语种混合文档识别 等将是未来重点增强的方向。
• 实时处理能力提升： OCR 技术将进一步 优化算法性能、 提升计算效率， 实现更低的延迟、 更高的吞吐量的实时文字识别能力， 满足更多实时性要求高的应用场景需求，例如， **实时视频字幕生成、 实时语音转文字、 移动端实时 OCR 应用 等。
• 版面分析与结构化理解： 未来的 OCR 技术将 不仅仅局限于文字识别， 更将 侧重于文档版面分析和结构化信息理解， 例如， 自动识别文档的标题、 段落、 列表、 表格、 图片等元素， 并理解文档的逻辑结构和语义信息， 实现文档的智能化解析和内容提取**， 为 **智能文档处理、 知识图谱构建、 智能问答系统 等应用提供更强大的技术支持。

应用前景

OCR 技术的应用前景极其广阔， 随着技术的不断成熟和应用场景的不断拓展， 未来将在更多领域发挥关键作用：

• 智慧城市建设： 利用 OCR 进行 城市交通标识识别、 车牌识别、 街道名称识别、 公共设施信息识别、 城市监控视频文字提取 等， 为 智能交通管理、 城市安全监控、 智慧城市服务 等应用提供数据支撑。
• 医疗记录数字化： 通过 OCR 将 纸质病历、 处方、 检查报告、 医学文献 等医疗记录数字化， 构建 电子病历系统、 医学知识库， 提升 医疗信息管理效率、 医疗服务水平、 医学研究效率**。 **在医疗领域应用 OCR 技术时， 需要特别关注数据隐私和安全保护， 采用量子加密等技术保障医疗数据的安全传输和存储。
• 教育资源转换： OCR 能够快速将 传统纸质教材、 教辅资料、 考试试卷、 学生作业等转换为数字化资源， 构建 数字化教育资源库、 智能题库、 在线学习平台， 提升 教育资源的可获取性、 教学效率、 学习体验。
• 智能制造与工业自动化： 在智能制造领域， OCR 技术可以应用于 产品零部件识别、 生产线监控、 质量检测、 物流管理等环节， 实现 生产过程的自动化、 智能化、 精细化管理， 提升生产效率、 产品质量、 降低生产成本。
• 金融行业智能化升级： OCR 技术将深入应用于 金融票据自动化处理、 身份信息自动识别、 贷款申请 автоматизация ( автоматизация 可以用 自动化 自动处理 代替, 这里用 自动化) 、 客户服务智能化等方面， 推动金融行业的智能化升级， 提升金融服务效率、 降低运营风险、 优化客户体验**。

7. 总结

Azure OCR 技术通过 OCR API 和 Read API 两种强大的解决方案， 为各种应用场景提供了卓越的文字识别能力， 是 Azure 计算机视觉服务的重要组成部分， 也是 AI-102 认证考试的核心知识点之一。 从文档数字化到复杂的工业应用， Azure 的 OCR 技术都展现出巨大的效率提升潜力， 正在革新各行各业的文字信息处理方式。 随着 AI 技术的持续发展， 我们可以期待 OCR 技术在更多领域取得突破性进展， 为各行业智能化转型注入新的动能。 掌握 Azure OCR 技术， 不仅能够帮助考生顺利通过 AI-102 认证考试， 更能够为未来的 AI 职业发展打下坚实的基础。