OCR（光学字符识别）技术能将图片中的文字 转化为可编辑文本，本文手把手教你用Python快速实现图片文字识别，并解决中文识别常见问题！
一、环境准备
1.1 安装核心库
1.2 安装Tesseract引擎
Windows：从UB-Mannheim官网下载安装包
Mac：brew install tesseract
Linux：sudo apt install tesseract-ocr
二、基础版实现（pytesseract）
2.1 读取图片
2.2 文字识别
三、进阶版方案（EasyOCR）
3.1 支持多语言识别
3.2 效果对比
场景pytesseractEasyOCR打印体中文85%92%手写体40%65%复杂背景60%78%
四、提高识别率的5个技巧
图像预处理
调整识别参数
使用GPU加速（EasyOCR）
五、实战应用场景
发票信息提取
车牌识别系统
六、常见问题解决
Q1：出现TesseractNotFoundError错误
解决方案：检查tesseract_cmd路径设置
Q2：中文识别乱码
确保安装了中文数据包：chi_sim.traineddata
Q3：识别速度慢
尝试缩小图片尺寸：image = image.resize((800, 600))
七、完整项目代码
访问Github获取：OCR-Toolkit 包含：
批量图片处理脚本
PDF转文字工具
识别结果可视化界面
技术总结：本文介绍了两种主流OCR实现方案，通过合理选择工具+图像预处理，可使识别准确率达到90%以上。建议根据具体场景选择工具：
简单场景用pytesseract
复杂场景用EasyOCR
扩展学习：
Tesseract训练自定义字体
《Python图像处理实战》电子书
希望这篇教程能帮助您快速掌握OCR技术！如有疑问欢迎在评论区留言讨论，点击关注获取更多Python实战技巧！
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