OCR 字符识别技术是基于计算机视觉和机器学习的原理实现的。其基本原理是利用图像处理技术将文本图像进行预处理，使其二值化并去除干扰，然后根据特定的算法进行字符分割，提取各个字符的特征信息，最终通过训练出来的分类器对每个字符进行分类识别。

具体来说，OCR 字符识别技术分为以下几个步骤：

1. 图像采集：将需要识别的文本图像从扫描仪、相机或其他设备中读入，并将其转化为数字图像。数字图像一般是由像素点构成的矩阵。

2. 预处理：对图像进行滤波、二值化、去噪等处理，以减少噪声和干扰，获取二值化的二进制图像。这些处理技术可以提高字符识别的准确性。

3. 字符分割：将二值化图像中的文本区域分割成单个字符，以便进行进一步的识别。字符分割是OCR 字符识别技术的关键步骤，因为字符之间的间距和字符形状可能会有很大的差异。

4. 特征提取：提取每个字符的特征，如大小、形状、轮廓、颜色等，以便进行分类和比较。不同字符的特征差异越大，实现字符识别的准确率就越高。

5. 字符分类：通过机器学习算法，将字符与预定义的字符模板进行比较，以确定其所属的字符类别。通常使用的算法包括支持向量机（SVM）、神经网络等，这些算法会将图像中提取的特征值转化为分类结果。

6. 输出：将识别出的字符转换为可编辑文本，输出到计算机或其他设备中。一旦完成字符分类，计算机就可以将识别出的字符转换为文本，从而实现编辑或其他后续处理。

可以看到，OCR 字符识别技术需要传统图像处理、机器学习、计算机视觉等多个领域的知识结合，才能实现准确、可靠的字符识别。近年来，随着人工智能和深度学习的发展，在 OCR 技术中深度学习算法的应用越来越广泛，也取得了更好的识别效果。