这篇文章系统讲解了Java实现图片文字识别的核心技术路径、主流开源OCR工具选型、分步实操流程及精度调优方案，对比了传统OCR与深度学习OCR的差异，引入行业报告数据验证技术趋势，同时给出企业级场景下的合规性与性能优化建议，帮助Java开发者快速落地识别需求。

本文详细讲解了Java实现图片文字识别的核心技术选型、开源方案Tesseract的落地步骤、商业API适配技巧、图片预处理优化方法与常见场景避坑策略，对比了开源与商业方案的成本和效果差异，结合权威行业报告数据给出不同场景下的选型建议，指出商业API方案长期ROI比开源方案高63.5%，去噪加二值化组合预处理可将识别准确率提升至95%。

本文围绕Excel中图片提取文字的方法展开，介绍了Excel内置OCR功能的操作步骤、第三方工具联动Excel的批量提取方案，分享了提升识别精度的实操技巧，对比了不同场景下的提取方案优劣，同时提及了合规性与数据安全注意事项，结合行业报告数据说明图片文字提取需求的增长趋势，帮助办公人员选择适配自身场景的操作方法。