从扫描页面中提取数据通常涉及图像处理和光学字符识别（OCR）技术。以下是一般的步骤和可能使用的工具或方法：
1. 图像预处理
去噪：使用滤波器去除图像中的噪声。
二值化：将图像转换为黑白二值图像，以便于识别字符。
倾斜校正：校正扫描图像的倾斜，使其更加垂直。
2. 文本检测
轮廓检测：检测图像中的轮廓，以定位文本区域。
连通组件分析：将图像中的文本区域与其他非文本区域分开。
3. 光学字符识别（OCR）
OCR引擎：使用OCR引擎（如Tesseract、Google Cloud Vision API等）将二值化的文本转换为机器可读的文本。
4. 数据提取
正则表达式：使用正则表达式从识别的文本中提取特定的数据模式。
命名实体识别：使用NLP技术识别和分类文本中的实体（如人名、地点、日期等）。
工具和库
Python：使用Python的Pillow库进行图像处理，使用Tesseract OCR进行文本识别。
Java：使用Tesseract Java API进行OCR。
Google Cloud Vision API：提供OCR和图像分析功能。
示例流程（Python）
```python
from PIL import Image
import pytesseract
打开图像
image = Image.open('path_to_image.jpg')
使用Tesseract进行OCR
text = pytesseract.image_to_string(image)
使用正则表达式提取数据
import re
data = re.findall(r'd{4
