平台在接入OCR识别接口时，会要求把需要识别的图片上传，但如果原图上传质量过高的图片，会对服务器造成很大的负担，图片压缩算法可以将大体积的图片压缩成合适的尺寸，同时还不会影响识别的清晰度，既减轻了服务器成本又提高了上传速度。
波浪纹消除
部分用户在使用ocr识别过程中，会上传用手机拍摄的图片，这类图片上通常会出现一串串波浪纹，看起来不太影响图片的质量，但对OCR识别造成了一定的干扰，这就要求在OCR技术开发过程中，需要考虑能消除此类波浪纹的算法，提升OCR识别的精准性。
无效背景要素消除
识别目标图片过程中，会遇到各种各样杂乱无章的背景，这些会和主体内容融合在一起，干扰OCR的精准识别，比如扫描图书，就会受到背面文字印迹的干涉，还有被识别图片存在脏污、破坏、不完整等情况，这些都是需要ocr识别技术能消除杂乱背景，完成精准识别。
自动分段和选区
假如设别目标是一张报纸后者图片，那么会遇到两个问题，一个是每篇文章都会有很多段落，但OCR一般都是一行行的识别返回内容，这就需要ocr能够实现自动分段排版的技术，方便后续工作人员的录入编辑工作;另一个是报纸每个版面都会有各种各样的排版，不同的文章都是小方块的形式展现，这就需要ocr能够实现自动选区功能，把需要识别的文章小方块单独识别出来。
常见API平台，提供各类诸如身份证OCR识别api、银行卡OCR识别api、营业执照OCR识别api等api接口接入服务，识别率高达99.5%。