要实现试卷的OCR识别算法，可以采取以下步骤：
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数据预处理：首先需要对试卷图片进行预处理，包括图像降噪、灰度化、二值化等操作，以便提高后续文字识别的准确性。
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文字检测：利用文字检测算法定位试卷图片中的文字区域，可以使用传统的基于边缘检测或者深度学习的方法来实现文字检测。
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文字识别：对文字区域进行OCR文字识别，将图片中的文字转换为计算机可识别的文本信息。可以使用深度学习模型，如基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的模型，如CRNN模型或Transformer模型，进行文字识别。
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后处理：对识别的文本结果进行后处理，包括去除错误识别的字符、纠正错别字等操作，以提高最终识别结果的准确性。
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结果输出：将识别的文本结果输出到文本文件或数据库中，以便后续进行文字分析或其他处理。
以上是一个简单的试卷OCR识别算法的基本步骤，具体的实现过程可以根据具体需求和场景进行调整和优化。
