【AI驱动】 本文探讨OCR与ChatGPT AI在单一API中的结合，介绍OCR如何从图像提取文本数据，以及ChatGPT如何智能理解和分析文本。通过实际案例如发票处理和交易卡识别，展示这种集成如何提升数据处理效率，并支持多语言REST API集成，实现智能文档阅读系统。

【如何集成API】 Google Lens API 提供了一种高效的方式来实现 OCR 文本识别和图像搜索，支持开发者集成图像标记、人脸检测、OCR 和地标识别等功能。本文详细介绍了如何使用 Google Lens API 进行图像抓取，包括访问 Google Lens Actor、选择目标图像 URL、启动抓取任务和下载图像数据的步骤。此外，文章还探讨了 Google Lens 在机器学习中的应用，如构建 AI 训练数据集，以及与 Meta Rosetta 的比较，展示了 Google Lens 在上下文阅读和对象识别方面的优势。

【日积月累】 24年OCR成熟技术在计算机视觉领域得到了深度发展，特别是在自然场景文字识别方面。传统OCR技术主要用于结构化文档，而大型语言模型(LLM)的引入则大幅提升了非结构化文档的识别准确性和灵活性。OCR广泛应用于车牌、银行卡等识别领域，尽管面临背景复杂和实时处理等挑战，但PaddleOCR等一站式解决方案提供了有效的产业实践支持。未来，OCR技术将继续朝着精度更高、应用更广泛的方向发展。