1. 安装依赖
首先，在安装tesserocr之前，我们需要安装一些依赖包。在命令行中执行以下命令：
$ sudo apt update
$ sudo apt install -y tesseract-ocr libtesseract-dev libleptonica-dev
这些依赖包中，tesseract-ocr是OCR引擎，libleptonica是图像处理库。安装之后，我们可以开始安装tesserocr。
2. 安装tesserocr
在命令行中执行以下命令来安装tesserocr：
$ pip install tesserocr
3. 安装语言包
tesserocr使用语言包来进行文字识别。默认情况下，它只安装了英文语言包。如果需要识别其他语言，我们需要手动安装对应的语言包。
3.1 安装中文语言包
要安装中文语言包，我们需要从tesserocr的GitHub页面下载对应版本的语言包。在命令行中执行以下命令：
$ wget -P /usr/share/tesseract-ocr/4.00/tessdata/ https://github.com/tesseract-ocr/tessdata/raw/master/chi_sim.traineddata
3.2 安装其他语言包
如果需要安装其他语言包，我们可以在GitHub页面找到对应的语言包文件链接，然后使用wget命令进行下载，并将下载的文件放置在正确的路径下。
4. 使用tesserocr进行OCR识别
下面我们将介绍如何使用tesserocr进行OCR识别。
4.1 导入库
在Python代码中，我们首先需要导入tesserocr库。代码如下：
import tesserocr
from PIL import Image
4.2 加载图像
在使用tesserocr进行OCR识别之前，我们需要将待识别的图像加载到内存中。这里我们使用PIL库加载图像。代码如下：
image = Image.open('image.jpg')
这里的'image.jpg'是待识别的图像文件路径。
4.3 进行识别
一旦图像加载完成，我们可以使用tesserocr库中的image_to_text函数进行识别。代码如下：
result = tesserocr.image_to_text(image)
print(result)
5. 其他配置
除了以上步骤外，我们还可以对tesserocr进行其他配置。
5.1 设置识别参数
tesserocr库提供了一些参数，可以在识别过程中进行配置。例如，我们可以设置识别的温度值。代码如下：
tesserocr.set_temporary_config('tessedit_char_whitelist', 'ABCDEF', '0.6')
result = tesserocr.image_to_text(image)
print(result)
这里的temperature=0.6设置了识别的温度值。
5.2 其他配置项
在tesserocr库的文档中，还有其他可以配置的参数，如识别的语言、字符白名单等。可以根据实际需求进行配置。
6. 总结
本文介绍了如何在Python3中安装OCR识别库tesserocr，并使用tesserocr进行OCR识别。通过安装依赖包、安装tesserocr、安装语言包以及使用tesserocr进行识别的具体步骤进行了详细说明。此外，还介绍了如何进行一些常用的配置，如设置识别参数等。希望本文可以帮助到大家使用tesserocr进行OCR识别。