识别文案文字的过程往往包含以下几个步骤：

1. 图像输入：系统接收图像输入这些图像可能包含扫描的文档、照片、广告牌等含有文案的图片。

2. 图像预应对：会对图像实行预应对，涵去噪、灰度化、二值化等，以加强文字的识别准确度。

3. 文本检测：系统利用深度学模型（如MSER、CTPN、SegLink、EAST等）来检测图像中的文本区域确定文字的位置和布局。

4. 文本识别：

- 对定长文字（如验证码），多数情况下采用简单的网络结构（如LSTM CTC）实行识别。

- 对不定长文字，利用更复杂的网络结构（如CRNN、ChineseOCR）来解决，这些网络可以识别不同长度和类型的文本。

5. 后应对：系统对识别出的文字实校验和格式化，以保障输出文本的准确性和可读性。

6. 结果输出： 将识别后的文本以结构化的形式（如JSON）输出，供使用者利用。

7. API调用与集成：客户可通过调用开放API或利用SDK将文字识别功能集成到本人的业务系统中实现自动化数据解决。

通过以上步骤，可以高效地识别并转换图像中的文案文字，为使用者提供便捷的文本编辑和整理服务。