1. tesserocr与pytesseract介绍
tesserocr和pytesseract是两个基于Tesseract OCR引擎的Python光学字符识别模块。光学字符识别（OCR）是一种将图像中的字符转换为可编辑和搜索的文本的技术。tesserocr是一个通过Cython接口提供对Tesseract OCR库的访问的模块，而pytesseract则是tesserocr的一个封装，提供了更加简化的接口。
2. 安装tesserocr和pytesseract
2.1 安装tesserocr
首先，我们需要安装Tesseract OCR库。在Linux上，可以使用以下命令进行安装：
sudo apt-get install tesseract-ocr
然后，使用pip来安装tesserocr：
pip install tesserocr
2.2 安装pytesseract
pytesseract是tesserocr的一个封装，可以更方便地使用Tesseract OCR引擎。使用pip可以很容易地安装：
pip install pytesseract
3. 使用tesserocr和pytesseract进行光学字符识别
3.1 识别图片中的字符
下面是一个使用tesserocr和pytesseract识别图片中字符的示例：
import tesserocr
from PIL import Image
image = Image.open('image.jpg')
text = tesserocr.image_to_text(image)
print(text)
首先导入tesserocr和PIL库，然后打开一张图片并使用tesserocr的image_to_text函数来将图片转换为文本。最后打印输出识别到的文本。
3.2 设置识别参数
tesserocr和pytesseract还提供了一些其他的参数来调整识别的性能。其中一个常用的参数是temperature。
temperature是一个在0到1之间的浮点数，用于调整识别的灵敏度。较低的temperature值会使识别结果更加保守，较高的temperature值会使识别结果更加大胆。默认的temperature值为1。
以下是一个设置temperature参数的示例：
import pytesseract
from PIL import Image
image = Image.open('image.jpg')
text = pytesseract.image_to_string(image, config='--psm 6 --oem 1 -c tessedit_char_whitelist=abcdefghijklmnopqrstuvwxyz --tessdata-dir "/usr/share/tesseract-ocr/4.00/tessdata"')
print(text)
在上面的示例中，我们使用pytesseract的image_to_string函数，并通过config参数来设置一些识别参数。其中的--tessdata-dir参数指定了Tesseract OCR引擎的数据目录，--psm参数指定了页面分割模式，--oem参数指定了OCR引擎模式，-c参数指定了自定义变量。
4. 结语
本文介绍了tesserocr与pytesseract模块的安装和使用方法。通过使用这两个模块，我们可以方便地实现光学字符识别的功能，并通过调整参数来提高识别的准确性。希望本文能对大家在使用Python进行光学字符识别方面提供帮助。