光学字符识别(OCR)技术将印刷或手写字符转换为可编辑和搜索的文本，已被广泛应用于扫描文档、自动化数据输入和图书数字化等领域。然而，当处理复杂表格内容时，OCR技术面临一些挑战。
在OCR中，首先需要定位和分割表格，涉及边缘检测和形态学运算等图像处理技术，以确定表格位置并分割出来。接着，识别表格的行和列需要特征提取和模式识别技术，确定表格结构。
识别单元格内容是OCR的核心，需要字符识别技术。对于复杂表格，系统必须准确划分单元格、处理合并单元格、解析嵌套表格和处理跨行跨列内容。
处理合并单元格、嵌套表格或跨行跨列内容的复杂表格是OCR识别的难点。系统需要准确识别合并单元格并正确分配内容，逐层解析嵌套表格，并精准识别跨行跨列内容。
先进的OCR算法应用机器学习和深度学习，提高单元格划分准确性、递归解析表格直至子表格正确处理。
尽管复杂表格带来挑战，利用机器学习和深度学习的算法已取得显著进展。随着技术发展，我们期待更精准高效的解决方案，为工作生活带来便利与效率提升。
复杂结构文档表格对OCR技术提出挑战，但技术的持续发展带来了创新解决方案，让我们对未来更精准高效的解决方案充满期待。
