AI软件截取文字主要通过光学字符识别（OCR）技术实现，以下是具体方法和工具推荐：

一、OCR技术原理

OCR技术利用深度学习算法（如卷积神经网络CNN）分析图像中的文字特征，将其转换为可编辑文本。主流算法包括：

卷积神经网络（CNN）：

通过多层卷积层提取图像特征，适用于复杂背景下的文字识别

循环神经网络（RNN）：

结合序列信息处理，提升长文本识别准确性

长短时记忆网络（LSTM）：

优化RNN的长期依赖问题，适用于动态文本场景

二、常用AI工具与方法

DeepSeek

支持批量处理图片，可上传多张包含文字的图片，通过AI提取文字并保持原有排版。

Tesseract OCR

- Python实现：

使用`pytesseract`库，需先安装`pytesseract`和`Pillow`依赖，再通过脚本读取图片并提取文本。

- 安装步骤：

```bash

pip install pytesseract pillow

```

并配置Tesseract路径（如`pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd='/path/to/tesseract'`）。

在线OCR平台

- OnlineOCR：

支持网页端上传图片，自动识别并导出文本。

- 其他平台：如`OCR.space`、`2Captcha`等，部分需付费。

AI设计工具

- Lisense：

集成OCR功能，可批量处理图片并导出为Word或Markdown文件。

- Canva可编辑文字：支持导入图片文字，提供编辑和排版功能。

三、操作步骤示例（以Tesseract为例）

安装依赖：

```bash

pip install pytesseract pillow

```

编写脚本：

```python

from PIL import Image

import pytesseract

指定Tesseract路径（可选）

pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = '/usr/local/bin/tesseract'

读取图片

image = Image.open('test.png')

提取文本并保存到文件

text = pytesseract.image_to_string(image, lang='chi_sim')

with open('test.md', 'w', encoding='utf-8') as f:

f.write(text)

```

运行脚本：

在终端执行`python ocr.py`，结果将保存在`test.md`中。

四、注意事项

语言包选择：Tesseract需安装对应语言包（如`chi_sim`支持简体中文）。

复杂场景优化：对于模糊、倾斜或特殊字体，可结合预处理（如二值化、去噪）提升识别率。

通过以上工具和方法，可高效实现图片文字截取，满足不同场景需求。