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C++ OCR（Optical Character Recognition，光學字符識別）庫對字體大小變化的適應性取決于所使用的具體庫和算法。不同的OCR庫可能采用不同的方法來處理字體大小變化，因此適應性也會有所不同。
一些高級的OCR庫，如Tesseract OCR，可能具有較好的字體大小適應性。這些庫通常使用機器學習算法來訓練模型，從而使模型能夠識別不同大小和風格的字體。然而，即使這些庫具有較好的適應性，也可能在極端情況下出現識別錯誤。
對于簡單的OCR任務，如果字體大小變化不大，一些基本的C++ OCR庫，如OpenCV的Tesseract接口，可能已經足夠應對。這些庫通常提供了一些預處理功能，如二值化、去噪和傾斜校正等，這些功能可以在一定程度上幫助提高對字體大小變化的適應性。
總的來說，要提高C++ OCR庫對字體大小變化的適應性，可以嘗試以下方法：
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