OCR（光学字符识别，Optical Character Recognition）图片扫描提取文字的原理主要是通过对图像进行分析和处理，将其中的文字部分识别出来并转化为可编辑的文本。OCR的应用领域非常广泛，包括证件识别、文档检索、截图识别等。

OCR算法的原理可以概括为以下几个步骤：

1. 图像预处理：预处理步骤包括去噪、平滑、增强对比度等操作，目的是提高文字区域的辨识度和识别精度。
2. 文字定位和分割：从预处理后的图像中定位和分割出文字部分。
3. 特征提取：对定位出的文字进行特征提取，包括形状、颜色、纹理等特征。
4. 文字识别：利用机器学习或深度学习的方法对提取出的特征进行识别，转化为相应的文本。
5. 后处理：对识别结果进行校对和修正，以提高识别准确率。

OCR技术的发展也经历了从简单到复杂的过程。早期的OCR技术主要基于规则和特征匹配的方法，识别范围有限且精度不高。随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的OCR算法逐渐成为主流，其具有更强的特征学习和抽象能力，能够处理更复杂的场景和字符。

总的来说，OCR图片扫描提取文字的原理是通过计算机对图像进行分析和处理，利用算法和模型识别出其中的文字部分，最终转化为可编辑的文本形式。