要识别文档中的特定文本，而不是使用OCR来识别整个图像，我们可以使用图像处理和文本匹配的方法。下面是一个使用Python和OpenCV库的示例代码：

import cv2
import pytesseract
import re

def extract_text_from_image(image_path, text_pattern):
    # 读取图像
    image = cv2.imread(image_path)

    # 对图像进行预处理，例如灰度化、二值化等
    gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    binary_image = cv2.threshold(gray_image, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)[1]

    # 使用OCR识别整个图像中的文本
    ocr_text = pytesseract.image_to_string(binary_image, lang='eng')

    # 根据文本模式匹配特定文本
    matched_text = re.search(text_pattern, ocr_text)

    if matched_text:
        return matched_text.group(0)
    else:
        return None

# 示例用法
image_path = 'document.jpg'  # 替换为你的图像路径
text_pattern = r'Your Text Pattern'  # 替换为你要匹配的文本模式

result = extract_text_from_image(image_path, text_pattern)
if result:
    print("匹配到的文本：", result)
else:
    print("未找到匹配的文本")

请注意，这个方法依赖于OCR引擎（例如Tesseract），所以你需要先安装和配置相应的OCR引擎。另外，你还需要根据你的具体需求来调整图像处理和文本匹配的步骤，以获得更好的识别结果。