# 💡 Summary 这是个**“两个相近缩写概念的边界区分”**的经典问题变体。 - **OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）** 目标：把图片/扫描件里的**文字**识别成可编辑文本。 典型输入：书页、截图、PDF 扫描。 典型输出：纯文本或带排版的文本（Word/可搜索PDF）。 难点：字体、模糊、倾斜、版面、多语言、手写体。 - **OMR（Optical Music Recognition，光学乐谱识别）** 目标：把图片/扫描件里的**乐谱符号**识别成结构化的音乐数据。 典型输入：五线谱/简谱的扫描图或照片。 典型输出：MusicXML / MIDI / ABC（或软件内部的谱面结构）。 难点：不只是“认符号”，还要理解**音乐结构关系**： - 音符头与符杆/符尾的连接 - 多声部叠在同一谱表 - 连线、延音线、装饰音、反复记号 - 小节/节拍对齐、跨小节连音 - 版面噪声（印刷瑕疵、拍照变形） 一句话：**OCR 读“字”，OMR 读“谱”。** （顺带一提：很多 OMR 系统内部也会用 OCR 去识别歌词、速度术语、力度文字等。） # 🧩 Cues # 🪞Notes