在文字识别OCR（光学字符识别）中，将识别出来的内容和表头对应起来通常需要通过以下步骤：

1、图片预处理：对输入的图片进行预处理，包括灰度化、二值化、去噪等操作，以提高后续文字识别的准确性。

2、表格检测：使用图像处理技术，如边缘检测、连通域分析等，检测出图片中的表格区域。

3、表格结构分析：对检测到的表格区域进行分析，确定表格的行列数、单元格位置等信息。

4、文字识别：对每个单元格进行文字识别，得到识别结果。

5、文字与表头对应：根据表格结构分析的结果，将识别出的文本与对应的表头进行匹配。

下面是一个简单的示例，展示了如何将识别出的内容与表头对应起来：

假设我们有一个包含表格的图片，表格的结构如下：

我们需要识别出表格中的文字，假设识别结果如下：

表头1

表头2

表头3

内容1

内容2

内容3

内容4

内容5

内容6

接下来，我们需要将这些识别出的文字与对应的表头进行匹配，可以通过以下步骤实现：

1、根据表格结构分析的结果，确定每个单元格的位置。

2、将识别出的文字按照其在表格中的位置进行排序。

3、将排序后的文字与对应的表头进行匹配，得到最终的结果。

我们可以将识别出的文字按照其在表格中的位置进行排序，得到以下结果：

将这个结果与原始的表格结构进行对比，可以发现识别出的文字已经正确地与对应的表头进行了匹配。