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1. 字符模板库准备：首先，针对每个可能出现的字符，制作一个对应的字符模板。这些模板可以手工创建或通过扫描已知字符样本生成。

2. 特征提取：对于待识别的字符图像，使用合适的特征提取算法来提取出其关键特征。常见的特征包括边缘、轮廓、角点等。这些特征描述了字符的形状和结构。

3. 匹配过程：将待识别字符的特征与字符模板库中的每个字符模板进行比较和匹配。匹配过程通常使用某种相似性度量方法，如欧氏距离、相关系数等，来评估待识别字符与模板字符之间的相似程度。

4. 最佳匹配：根据相似性度量结果，找到与待识别字符最相似的字符模板。通常采用阈值或者最小距离的方法来确定最佳匹配。

5. 字符识别：根据最佳匹配的字符模板，确定待识别字符的类别或识别结果。

基于模板匹配的字符识别方法的优点是实现简单，对于特定字体和字形的字符识别效果较好。然而，它也存在一些限制，如对于不同字体、尺寸和旋转变化等的鲁棒性较差，对于大量字符的识别需求来说，建立和维护庞大的模板库成本较高。

随着深度学习和神经网络的发展，基于模板匹配的方法相对被更先进的技术取代，如基于卷积神经网络（CNN）的字符识别方法。这些方法通过训练神经网络从大量数据中学习字符的特征表示，实现了更高的准确率和鲁棒性。