图片文字识别（OCR）是将图像中的文本转化为可编辑的文本的技术。它在许多领域都有广泛的应用，比如自动化办公、数字化档案管理、图书数字化等。然而，图片文字识别也面临一些技术难点：

1. 复杂布局和字体：一些文档可能有复杂的布局、特殊的字体或者弯曲的文本，这会增加文字识别的难度。

2. 低对比度和模糊图像：图像的清晰度和对比度会影响 OCR 的准确性，模糊或低对比度的图像可能会导致识别错误。

3. 手写文字：与打印体相比，手写文字的识别更具有挑战性，因为手写风格和字形各异。

4. 多语言和多脚本：许多文档可能包含多种语言和脚本，对于一个 OCR 系统来说，准确地识别多种语言是一个挑战。

5. 图像中的干扰物：如果图像中有干扰物、阴影或者其他噪声，这些会干扰文字识别。

6. 文本方向检测：有时候图像中的文本可能会以不同的方向出现，OCR 需要能够正确检测并识别这些文本。

7. 处理大量数据：在实际应用中，处理大量高分辨率图像的速度和效率也是一个重要考量。

8. 隐私和安全：在某些场景下，处理可能包含敏感信息的图像需要保证隐私和安全。

为了克服这些难点，OCR 技术采用了一系列先进的图像处理、机器学习和深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）等，以提高文字识别的准确性和鲁棒性。同时，针对特定场景的定制化训练和模型调优也是提高 OCR 性能的有效手段