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MATLAB 提供了一个强大的OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）工具箱，可以用于识别印刷体文本中的字符和数字。以下是一些基本步骤：

1. 准备图像：将需要识别的文本图像转换为二进制图像或灰度图像。

2. 进行预处理：使用图像处理技术，如噪声过滤、二值化、形态学操作等，对图像进行预处理以提高识别准确率。

3. 进行特征提取：从处理后的图像中提取出有用的特征，如字符的形状、大小、边缘等。

4. 训练分类器：使用已知的字符样本训练一个分类器，建立字符模板库。

5. 进行识别：将待识别图像中的字符与字符模板库进行比对，确定最佳匹配字符。

MATLAB 的OCR工具箱提供了一些内置函数，如ocr、ocrText、ocrResults等，可以方便地实现上述步骤。其中，ocr函数可以直接对图像进行OCR识别，返回识别结果和可信度信息；ocrText函数可以提取识别结果中的文本信息；ocrResults函数可以返回每个字符的位置、文本信息和可信度信息等详细信息。

以下是一个简单的OCR识别MATLAB代码示例：

% 读入图像
I = imread('text.png');

% 进行预处理
I = imbinarize(rgb2gray(I));
I = imcomplement(I);
se = strel('rectangle',[5,5]);
I = imclose(I,se);

% 进行OCR识别
results = ocr(I);

% 显示识别结果和可信度
disp(results.Text);
disp(results.CharacterConfidences);