在处理OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）时，利用传统的图像处理方法进行字符切分仍然是一种有效的途径。即便当前计算机视觉领域主导的是卷积神经网络，但对于一些相对简单的实际应用场景，传统方法仍然表现出良好的效果。

在OCR任务中，字符切分是一个关键的步骤，它能够将整个文本图像分割成单个字符，为后续的处理任务提供基础。传统图像处理方法可以通过一系列技术来实现字符的准确切分。这些技术可能包括但不限于：

虽然卷积神经网络在图像处理任务中表现出色，但在一些简单的场景中，传统方法的实用性仍然很大。例如，在文档扫描、数字识别等任务中，通过合理运用传统图像处理技术，可以快速、准确地完成字符切分，为后续的OCR处理奠定基础。这种混合使用传统方法和深度学习技术的方式，可以充分发挥各自的优势，实现更全面、高效的图像处理任务。

OCR（Optical Character Recognition）：全称光学字符识别，是一项技术，