Описание темы работы, актуальности, целей, задач, тем содержашихся внутри работы.

Обзор основных методов и техник извлечения текста из цифровых изображений, включая использование машинного обучения, нейронных сетей и оптического распознавания символов (OCR).

Исследование способов применения библиотеки OpenCV для предварительной обработки изображений с целью улучшения качества распознавания текста, включая фильтрацию шума, улучшение контраста и другие техники.

Исследование функции findContours в библиотеке OpenCV для разделения текста на отдельные буквы, слова или другие элементы, что способствует более точному распознаванию текста.

Анализ и сравнение различных методов распознавания текста на цифровых изображениях, включая сравнение точности, скорости и применимости в различных сценариях.

Обзор возможностей и примеров использования библиотеки pytesseract для распознавания текста на изображениях с помощью Python, включая настройку и оптимизацию процесса.

Исследование использования методов машинного обучения, таких как нейронные сети, для улучшения процесса распознавания текста на цифровых изображениях.

Обзор различных техник и подходов к улучшению качества цифровых изображений перед извлечением текста, включая устранение искажений, улучшение резкости и другие методы.

Исследование применения алгоритмов оптического распознавания символов (OCR) для извлечения текста из изображений, включая преимущества и недостатки различных подходов.

Рассмотрение методов и инструментов для автоматизации процесса извлечения текста из большого количества цифровых изображений с использованием OpenCV и Python.

Исследование способов применения извлеченного текста из изображений для анализа данных, обработки информации и создания интеллектуальных систем на основе распознанного текста.

Описание результатов работы, выводов.

Список литературы по ГОСТу