用途：用 MATLAB 的 ocr() 从图像中提取文字，覆盖诊断、预处理、文本检测、识别、验证的完整流程，可作为其他计算机视觉任务中读取标签、时间戳、序列号的辅助步骤。
主要能力：支持文档、标牌、仪表、标签、七段数码管及多语言文本识别；可批量处理图像数据集；提供基于检测框的分区域识别，配合 detectTextCRAFT 处理自然场景、imsegsam 处理纹理背景上的文字；用 evaluateOCR 计算字符错误率（CER）与词错误率（WER）做量化验证。
必要用法与规则：先做视觉诊断并输出“## OCR Plan”，再进行任何 MATLAB 调用；预处理管线最多两种，无效时向用户确认；向 ocr() 传检测框时必须设置 LayoutAnalysis（单词用 "word"，多行用 "block"）；先检查极性，需要深色字浅色底；使用 detectTextCRAFT、imsegsam 或非英文模型前，须用 exist('<functionName>','file') 确认已安装并记录于 decision_log.txt；结果必须先写入 ocr_pipeline_<descriptor>.m 与 decision_log.txt，再向用户展示。
适用与不适用：适合图像文字提取与场景文本识别；不适合纯手写连笔、艺术字、验证码、完整文档版式与表格解析及实时视频 OCR，无文字图像也不适用。
限制：高置信度不保证正确，仍需人工核对；倾斜大于 10° 会导致识别失败；小字（小于 50px）需放大 4-8 倍；SAM 分割约需 60-120 秒且不可缩小分辨率，也不适用于压印、浮雕、雕刻文字；相关附加功能需安装对应支持包（如“Text Detection Using Deep Learning”“Image Processing Toolbox Automated Visual Inspection Library”“OCR Language Data”）。具体收费与价格资料暂未提供。