1. 安装 Tesseract OCR 引擎本身：这是一个独立的程序，由 Google 维护，Python 只是调用它。
2. 安装 Python 的 Tesseract 绑定库：这是一个 Python 包，它让 Python 代码能够与 Tesseract 引擎进行通信。

第 1 步：安装 Tesseract OCR 引擎

这是最关键的一步，如果你跳过它，Python 库将无法工作,你需要根据你的操作系统来选择对应的安装方法。

Windows

1. 下载安装程序： 访问 Tesseract at UB Mannheim 官方页面，这是目前维护得最好的 Windows 版本下载地址： https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki

2. 运行安装程序：

   • 下载 tesseract-ocr-w64-setup-v5.3.3.20251005.exe (版本号可能更新)。
   • 以管理员身份运行安装程序。
   • 重要：在安装过程中，请务必勾选 "Additional language data" 选项，否则你将无法识别任何文字，你可以选择所有语言，或者只勾选你需要的语言（如中文 Chinese_Simp）。

3. 记住安装路径：

   • 默认安装路径是 C:\Program Files\Tesseract-OCR。
   • 安装程序会自动将此路径添加到系统的环境变量 Path 中,所以你通常不需要手动配置。

4. 验证安装：

   
   （图片来源网络，侵删）
   • 打开命令提示符 或 PowerShell。
   • 输入 tesseract --version，如果看到版本信息,说明安装成功。
   • 输入 tesseract --list-langs,你会看到刚才安装的语言列表。

macOS

使用 Homebrew 是最简单的方法。

1. 安装 Tesseract： 打开终端，运行以下命令，这会安装 Tesseract 引擎以及最常用的语言数据包（包括英文）。

   brew install tesseract

2. 安装其他语言数据： 如果你需要其他语言（如中文）,需要单独安装。

   # 安装简体中文
   brew install tesseract-lang
   # 或者安装所有语言
   brew install tesseract-lang

3. 验证安装：

   
   （图片来源网络，侵删）

   tesseract --version
   tesseract --list-langs

Linux (以 Ubuntu/Debian 为例)

使用 apt 包管理器。

1. 安装 Tesseract 和语言包： 打开终端,运行以下命令。

   # 更新包列表
   sudo apt update
   # 安装 tesseract-ocr 和英文语言包
   sudo apt install tesseract-ocr
   # 安装简体中文语言包
   sudo apt install tesseract-ocr-chi-sim

2. 验证安装：

   tesseract --version
   tesseract --list-langs

第 2 步：安装 Python 绑定库

Tesseract 引擎已经准备好了，我们安装 Python 的库来调用它，最常用的是 pytesseract。

1. 安装 pytesseract： 打开你的终端或命令提示符，运行 pip 命令。

   pip install pytesseract

2. 安装 Pillow 库： pytesseract 通常需要 Pillow 库来处理图像文件，如果你还没有安装,最好也一并安装。

   pip install Pillow

第 3 步：Python 代码示例与常见问题

安装完成后，你就可以在 Python 中使用 Tesseract 了。

基本示例

准备一张包含文字的图片，image.png。

import pytesseract
from PIL import Image
# --- Tesseract 没有添加到系统环境变量 ---
# 你需要手动指定 tesseract.exe 的路径
# Windows 默认路径:
# pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe'
# 打开图片文件
image_path = 'image.png' # 替换成你的图片路径
try:
    # 使用 pytesseract 进行 OCR 识别
    text = pytesseract.image_to_string(Image.open(image_path))
    # 打印识别出的文本
    print("识别结果：")
    print(text)
except FileNotFoundError:
    print(f"错误：找不到图片文件 '{image_path}'，请检查路径是否正确。")
except pytesseract.pytesseract.TesseractNotFoundError:
    print("错误：找不到 Tesseract OCR 引擎。")
    print("请确保：")
    print("1. Tesseract OCR 已正确安装。")
    print("2. Tesseract 的安装目录已添加到系统的 PATH 环境变量中。")
    print("3. 如果不想配置环境变量，请在代码中指定 tesseract_cmd 的路径。")
except Exception as e:
    print(f"发生未知错误: {e}")

常见问题与解决方案

问题 1：TesseractNotFoundError 错误

• 原因：Python 找不到 Tesseract 引擎。
• 解决方案：
  1. 检查安装：确保第 1 步的 Tesseract 引擎已经成功安装，在命令行运行 tesseract --version 验证。
  2. 检查环境变量：确保 Tesseract 的安装路径（如 C:\Program Files\Tesseract-OCR）在系统的 Path 环境变量中，重启你的 IDE 或命令行后再试。
  3. 在代码中指定路径（推荐用于快速调试）：在代码开头加上下面这行，把路径改成你自己的。

     import pytesseract
     # Windows 示例
     pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe'
     # macOS / Linux 示例 (通常不需要，因为 brew/apt 会自动配置路径)
     # pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = '/usr/local/bin/tesseract'

问题 2：识别不出中文，或者识别出乱码

• 原因：Tesseract 引擎没有安装对应语言的数据包。
• 解决方案：
  1. 检查语言包：在命令行运行 tesseract --list-langs，确认列表中是否有 chi_sim (简体中文) 或 chi_tra (繁体中文)。
  2. 重新安装语言包：如果列表中没有，请返回第 1 步，根据你的操作系统重新安装对应语言包，Windows 用户需要重新运行安装程序并勾选语言。

问题 3：识别准确率不高

• 原因：OCR 效果受多种因素影响，如图片分辨率、模糊度、背景复杂度、字体等。
• 解决方案：
  1. 预处理图片：在使用 pytesseract 之前，使用 Pillow 或 OpenCV 对图片进行预处理，通常能显著提高准确率。
     • 转为灰度图：img = img.convert('L')
     • 二值化：将图片转为黑白两色,去除背景干扰。
     • 降噪：去除图片中的噪点。
     • 提高分辨率：确保图片清晰，DPI 足够高。
  2. 使用更高级的参数：image_to_string 函数可以传入参数来优化识别。

     # 示例：指定语言，并使用 LSTM 引擎
     text = pytesseract.image_to_string(
         Image.open('image.png'),
         lang='chi_sim+eng', # 同时识别中文和英文
         config='--psm 6'    # PSM (Page Segmentation Mode) 设置页面分割模式
     )

     常用的 PSM 模式：

     • --psm 6: 假设统一的文本块。
     • --psm 3: 默认，全自动页面分割,但效果不一定最好。
     • --psm 1: 将图片当作单个文本行。

1. 安装引擎：根据你的操作系统，安装 Tesseract OCR 引擎本身，务必安装所需的语言包。
2. 安装库：使用 pip install pytesseract Pillow 安装 Python 库。
3. 验证路径：确保 Python 能找到 Tesseract 引擎（通过环境变量或代码中的 tesseract_cmd）。
4. 编写代码：使用 pytesseract.image_to_string() 进行识别,并对图片进行预处理以提高准确率。

按照以上步骤，你应该就能成功在 Python 中使用 Tesseract OCR 了。