Tesseract
文字识别是ORC的一部分内容，ORC的意思是光学字符识别，通俗讲就是文字识别。Tesseract是一个用于文字识别的工具，我们结合Python使用可以很快的实现文字识别。但是在此之前我们需要完成一个繁琐的工作。
（1）Tesseract的安装及配置
在 https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/下载Tesseract
有很多版本供大家选择，大家可以根据自己的需求选择。其中w32表示32位系统，w64表示64位系统，大家选择合适的版本即可，可能下载速度比较慢。
安装时我们需要知道我们安装的位置，将安装目录配置到系统path变量当中，我们路径是D:\CodeField\Tesseract-OCR。
我们右击我的电脑/此电脑->属性->高级系统设置->环境变量->Path->编辑->新建然后将我们的路径复制进去即可。添加好系统变量后后我们还需要依次点确定，这样才算配置好了。
（2）下载语言包
Tesseract默认是不支持中文的，如果想要识别中文或者其它语言需要下载相应的语言包，下载地址如下： https://tesseract-ocr.github.io/tessdoc/Data-Files ，进入网站后我们往下翻：
其中有两个中文语言包，一个Chinese-Simplified和Chinese-Traditional，它们分别是简体中文和繁体中文，我们选择需要的下载即可。下载完成后我们需要放到Tesseract的路径下的tessdata目录下，我们路径是D:\CodeField\Tesseract-OCR\tessdata。
（3）其它模块下载
除了上面的步骤，我们还需要下载两个模块：
pip install pytesseract pip install pillow
第一个是用于文字识别的，第二个是用于图片读取的。接下来我们就可以进行文字识别了。
文字识别
Python 3.14.2是Python编程语言在2025年12月5日发布的稳定版本，属于3.14系列的第二个维护更新。该版本包含了18项修复，重点解决了多进程、数据类及正则表达式等模块的回归问题，并修复了CVE-2025-12084等安全漏洞。此版本标志着自由线程模式（移除GIL）正式获得官方支持，是Python发展的重要里程碑。
（1）单张图片识别
接下来的操作就要简单的多，下面是我们要识别的图片：
接下来就是我们文字识别的代码：
import pytesseract
from PIL import Image
# 读取图片
im = Image.open('sentence.jpg')
# 识别文字
string = pytesseract.image_to_string(im)
print(string)
识别结果如下：
Do not go gentle into that good night!
因为默认是支持英文的，所以我们可以直接识别，但是当我们要识别中文或其它语言时就需要做些修改：
import pytesseract
from PIL import Image
# 读取图片
im = Image.open('sentence.png')
# 识别文字，并指定语言
string = pytesseract.image_to_string(im,)
print(string)
在识别时，我们设置lang='chi_sim'，也就是把语言设置为简体中文，只有当你的tessdata目录下有简体中文包该设置才会生效。下面是我们用来识别的图片：
识别结果如下：
不 要 温 顺 的 走 进 那 个 良 夜
图片内容被准确识别出来了。有一点我们需要知道，在我们将语言设置为简体中文或其它语言后，Tesseract还是可以识别出英文字符。
（2）批量图片识别
既然我们把单张图片识别列出来了，就肯定还有批量图片识别这个功能，这就需要我们准备一个txt文件了，比如我有text.txt文件，内容如下：
sentence1.jpg sentence2.jpg
我们将代码修改为如下：
import pytesseract
# 识别文字
string = pytesseract.image_to_string('text.txt',)
print(string)
但是这样自己写一个txt文件难免有些麻烦，因此我们又可以进行如下修改：
import os
import pytesseract
# 文字图片的路径
path = 'text_img/'
# 获取图片路径列表
imgs = [path + i for i in os.listdir(path)]
# 打开文件
f = open('text.txt', 'w+', encoding='utf-8')
# 将各个图片的路径写入text.txt文件当中
for img in imgs:
f.write(img + '\n')
# 关闭文件
f.close()
# 文字识别
string = pytesseract.image_to_string('text.txt',)
print(string)
这样我们只需要传入一个文字图片的根目录就可以批量进行识别了。在测试过程中发现，Tesseract对手写体、行楷等飘逸的字体识别不准确，对一些复杂的字识别也有待提升。
但是宋体、印刷体等笔画严谨的字体识别准确率很高。另外如果图片的倾斜大于一定的角度，识别结果也会有很大差别。
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