在实现OCR算法时，主要采用的是Python语言，并利用深度学习框架TensorFlow进行模型建立、训练和优化等操作。以下是一段Python代码示例：

很好，以下是一段Python代码示例，用于实现OCR算法中的图像预处理和模型预测过程：

import cv2
import numpy as np
import tensorflow as tf

# 读取图像
img = cv2.imread('image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 图像预处理
img = cv2.resize(img, (128, 32))
img = np.expand_dims(img, axis=0)
img = np.expand_dims(img, axis=3)
img = img / 255.0

# 加载模型
model = tf.keras.models.load_model('model.h5')

# 模型预测
pred = model.predict(img)
pred = tf.argmax(pred, axis=2)
pred = tf.squeeze(pred)
pred = pred.numpy().tolist()

# 输出结果
result = ''.join([chr(i + 97) for i in pred])
print(result)

这段代码首先使用OpenCV库读取指定路径下的图像文件，并将其转换为灰度图像。然后进行图像预处理，包括调整图像大小、增加维度、归一化等操作。

接着，代码加载预先训练好的模型，并对输入的图像进行预测。最后将预测结果转换为字符串并输出。