Tesseract的OCR引擎最先由HP实验室于1985年开始研发，至1995年时已经成为OCR业内最准确的三款识别引擎之一。2005年，Tesseract由美国内华达州信息技术研究所获得，并求诸于Google对Tesseract进行改进、消除Bug、优化工作。Tesseract目前已作为开源项目发布在Google Project.

运行环境：

windows10 + python 3.6 + tesseract 4.0.0-beta.1

先看效果： 

一、安装python模块

pip3 install pytesseract

二、安装tesseract orc

下载地址：https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki 点击“tesseract-ocr-w64-setup-v4.0.0-beta.1.20180414.exe”下载安装。

注意：安装的时候选中中文包。

本人安装目录：C:\Users\Administrator\AppData\Local\Tesseract-OCR

使用命令，查看版本号和支持语言：

cd C:\Users\Administrator\AppData\Local\Tesseract-OCR tesseract -v tesseract --list-langs　　#查看Tesseract-OCR支持语言

三、配置tesseract运行文件

C:\Python36\Lib\site-packages\pytesseract\pytesseract.py 找到文件：

tesseract_cmd = 'tesseract'

修改为：

tesseract_cmd = 'C:/Program Files (x86)/Tesseract-OCR/tesseract.exe'

四、代码识别

from PIL import Image
import pytesseract

path = "img\\text-img.png"

text = pytesseract.image_to_string(Image.open(path), lang='chi_sim')
print(text)

作为非常优秀的Ocr识别库，tesseract当然可以训练自己的数据模型，从而达到为我所用目的，后续文字会介绍如果训练自己的文字识别库。

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