完整教程：Python PyTesseract OCR ：从基础到项目实战

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一、前言：为什么选择 PyTesseract？

在 OCR（Optical Character Recognition）领域，主流方案包括：

• 商业类：Google Vision OCR、百度 OCR、阿里云 OCR、腾讯云 OCR
• 自建类：PaddleOCR、EasyOCR、Tesseract OCR

其中 Tesseract OCR 是 Google 维护的开源文字识别引擎，免费、稳定、支持 100+ 种语言，广泛用于：

• 票据文字抽取
• 批量扫描 PDF 转文字
• 水平、竖排文本识别
• 简单车牌识别
• 仪表盘读数
• 快递单/发票预处理 OCR
• 工业读码（非二维码类）

PyTesseract 是 Tesseract 的 Python 封装层，使 Python 程序员能更方便地调用 OCR。

本文章将从安装、基础使用、图像预处理、OCR 提升技巧、常用 API，到最终提供一个 真实可运行的 OCR 项目完整工程代码，让你从入门到能做项目。

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二、环境安装（Windows / Linux / Mac）

PyTesseract 不是 OCR 引擎本体，它只是 Python 的 wrapper。
你必须安装 Tesseract-OCR 主程序。

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1. Windows 安装

下载安装包（官方推荐 UB Mannheim 版本）：

https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki

安装后记住安装路径，例如：

C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe

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2. macOS 安装

brew install tesseract

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3. Linux / Ubuntu

sudo apt install tesseract-ocr
sudo apt install libtesseract-dev

安装中文语言包（可选）：

sudo apt install tesseract-ocr-chi-sim

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4. Python 安装 PyTesseract

pip install pytesseract
pip install opencv-python
pip install pillow

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三、PyTesseract 基础使用

OCR 两个核心步骤：

1. 加载图像
2. 调用 Tesseract 识别

最简单示例：

import pytesseract
from PIL import Image
img = Image.open("test.png")
text = pytesseract.image_to_string(img, lang="chi_sim")
print(text)

如果是 Windows，需要指定 tesseract 路径：

pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r"C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe"

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四、OCR 效果差？图像预处理非常关键

实际商业项目中，原图直接 OCR 的效果往往很差。
必须配合预处理：

常见操作：

预处理方法	效果
灰度化	去除颜色干扰
二值化	增强对比
去噪	减少 OCR 错误
膨胀 / 腐蚀	处理断笔与黏连
自适应阈值	适合光照不均
倾斜矫正	文档拍歪解决
边缘增强	提升模糊文本可读性

我们使用 OpenCV + PyTesseract 组合，效果远优于单独 OCR。

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五、OCR 常用模式与配置

Tesseract 有两个关键参数：

1. PSM（Page Segmentation Mode）页面分割模式

常用：

值	模式
6	单行文本（最常用）
7	单一文本行
11	稀疏文本（票据、表格）
3	全自动页面分析

示例：

text = pytesseract.image_to_string(img, config='--psm 6')

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2. OEM（引擎模式）

值	模式
3	默认模式（最佳）
1	LSTM 神经网络模式

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3. 综合配置

config = "--oem 3 --psm 6 -c tessedit_char_blacklist=()"
text = pytesseract.image_to_string(img, config=config, lang="chi_sim")

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六、强力 OCR 预处理工具：OpenCV 整合 PyTesseract（项目常用）

下面是 OCR 项目真正会用的预处理流程。

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步骤 1：读图与灰度化

import cv2
img = cv2.imread("test.png")
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

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步骤 2：二值化（推荐 OTSU）

import cv2
_, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)

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步骤 3：中值滤波去噪

denoise = cv2.medianBlur(thresh, 3)

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步骤 4：OCR

from PIL import Image
import pytesseract
text = pytesseract.image_to_string(Image.fromarray(denoise), lang="chi_sim", config="--psm 6")
print(text)

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七、项目实战：识别一张票据 / 仪表文本（完整可运行代码）

下面给你一个企业级常用的 OCR 识别 pipeline，包括：

• 图像自动裁剪
• 去噪
• 增强
• 文字识别
• 后处理（正则清洗）
• 输出结构化数据

适合于：

• 发票 / 小票
• 仪表读数
• 单据文字抽取
• 工业检测数据记录
• 设备状态监测（配合你 Jetson 项目也能用）

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完整项目代码（可直接运行）

import cv2
import numpy as np
import pytesseract
from PIL import Image
import re
# Windows 用户需加上路径
# pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r"C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe"
# -------- 1. 读入图像 --------
img = cv2.imread("invoice.jpg")
# -------- 2. 灰度化 --------
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# -------- 3. 自适应阈值（二值化）--------
thresh = cv2.adaptiveThreshold(
gray, 255,
cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,
cv2.THRESH_BINARY,
35, 11
)
# -------- 4. 形态学操作去噪 --------
kernel = np.ones((2, 2), np.uint8)
open_img = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
# -------- 5. 倾斜矫正（适合拍照的发票）--------
coords = np.column_stack(np.where(open_img > 0))
angle = cv2.minAreaRect(coords)[-1]
if angle < -45:
angle = -(90 + angle)
else:
angle = -angle
(h, w) = open_img.shape[:2]
center = (w // 2, h // 2)
M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, 1.0)
rotated = cv2.warpAffine(open_img, M, (w, h), flags=cv2.INTER_CUBIC)
# -------- 6. OCR --------
config = "-l chi_sim --oem 3 --psm 6"
text = pytesseract.image_to_string(rotated, config=config)
# -------- 7. 文本后处理：使用正则抽取关键字段 --------
amount = re.findall(r"金额[:： ]?([\d\.]+)", text)
date = re.findall(r"日期[:： ]?(\d{4}-\d{2}-\d{2})", text)
print("识别文本：\n", text)
print("金额：", amount)
print("日期：", date)
# -------- 8. 保存中间结果，便于调试 --------
cv2.imwrite("gray.jpg", gray)
cv2.imwrite("thresh.jpg", thresh)
cv2.imwrite("rotated.jpg", rotated)

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八、高级 OCR 技巧（工程级提升 OCR 准确率）

1. 指定字符白名单 / 黑名单

config = "-c tessedit_char_whitelist=0123456789 --psm 7"

适用于：

• 仪表盘读数
• 数字金额
• 设备屏显

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2. 识别表格

config = "--psm 11"

Tesseract 会识别稀疏文本，非常适合票据、账单。

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3. 自动分割文本区域（ROI）

OCR 最佳实践：

不要整张图识别，应只识别特定区域（ROI）

例如检测“金额”位置的区域后再 OCR，准确率高 30%+。

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4. 多语言识别

lang = "eng+chi_sim+num"

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九、PyTesseract 的局限与替代方案

PyTesseract 属于经典 OCR，适合简单的：

• 票据
• 扫描件
• 批量 PDF
• 简单文本图像
• 数字仪表盘

但不适合：

• 弯曲文字
• 手写文字
• 复杂背景
• 噪声极多的图像
• 表格结构化识别
• 深度学习场景

这些可以用：

• PaddleOCR
• EasyOCR
• TrOCR（Deep Learning）

但 Tesseract 的优势永远是：

轻量、高速、跨平台、无依赖、可离线部署

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十、总结：PyTesseract 的位置与价值

PyTesseract 是一个 超稳定、跨平台、免费、离线可用的 OCR 方案。
它最大的价值是：

• 快速验证 OCR 方案
• 适合中小型离线项目
• 在仪表读数、票据 OCR、表单数字识别中仍大量使用
• 与 OpenCV 组合后可以做到极强的精度

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