1.安装tesseract
以windows系统为例，可以通过以下链接进行安装:
https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki
根据自己电脑选择下载32或64bit的。
安装过程较简单，
安装将其好后放设置为系统环境变量。（放在path中）
除此之外，要把训练集的数据也设为环境变量。即
如图，上边这个文件夹。（单独新建，不放path中）
2.直接在终端使用
安装并设置好后，在命令行中可以到查看版本：
tesseract --version
然后就可以正常使用了。
以下图上的文字为例
将其截图保存下来，文件名命名为 pic.png，放在一定目录下
然后在命令行中输入，tesseract 并在后边加上两个路径，第一个路径是目标图片的路径，第二个路径是输出结果的路径（如果没有txt后缀也默认为txt文件输出）。
以此行命令为例：
tesseract D:\ABC\pic.png D:\ABC\result.txt
如图则在目标路径下生成了一个txt文件，图片上的文字得到识别。
该识别有一定的准确率，不能保证100%准确。（但还是比较高的）
3.在py中使用tesseract
安装两个库：
pip install pytesseract
pip install pillow
以该图片为例，文件名为yzm.png
import pytesseract
from PIL import Image
image = Image.open('yzm.png')
# 如果没有设置上边提到的两个环境变量，则需要以下代码来分别指定tesseract.exe和训练集的路径
# tesseract.exe的路径
# pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = 'tesseract.exe的路径'
# 指定训练集的路径
# tessdata_dir_config = r'--tessdata-dir "D:\Tesseract-OCR\tessdata"'
result = pytesseract.image_to_string(image)
print(result)
输出结果如下，成功识别了图片上的文字。
如果想要识别中文，则还需要去安装中文的训练集数据，在pytesseract.image_to_string()方法中指定参数lang：pytesseract.image_to_string(image, lang=‘chi’)。（这种方法对中文识别的效果并不非常好）
