用python，把特定文件夹内的图片识别成中文文字，新建word文档把每个图片的识别文字放入图片下方

要实现这个功能，你可以使用以下步骤：

1. 安装必要的 Python 库，例如：pytesseract, pillow 和 python-docx。

pip install pytesseract pillow python-docx

2. 导入必要的库。

import os
import pytesseract
from PIL import Image
from docx import Document
from docx.shared import Inches

3. 定义一个函数，用于将图片转换为中文文字。

def image_to_text(image_path):
    image = Image.open(image_path)
    text = pytesseract.image_to_string(image, lang='chi_sim')
    return text

这里的 `lang='chi_sim'` 表示使用中文简体语言包进行识别。

4. 定义一个函数，用于将所有图片的文字识别结果保存到 Word 文档中。

def save_text_to_word(image_dir, output_path):
    # 创建 Word 文档对象
    document = Document()
    # 遍历指定目录下的所有图片文件
    for filename in os.listdir(image_dir):
        if filename.endswith('.jpg') or filename.endswith('.png'):
            # 构造图片文件的完整路径
            image_path = os.path.join(image_dir, filename)
            # 将图片转换为中文文字
            text = image_to_text(image_path)
            # 添加图片和文字到 Word 文档中
            p = document.add_paragraph()
            r = p.add_run()
            r.add_picture(image_path, width=Inches(6))
            r = p.add_run('\n' + text)
    # 保存 Word 文档
    document.save(output_path)

5. 调用 `save_text_to_word()` 函数，将所有图片的文字识别结果保存到 Word 文档中。

image_dir = 'path/to/image/dir'
output_path = 'path/to/output.docx'
save_text_to_word(image_dir, output_path)

注意：在运行代码前，需要确保 pytesseract 和 tesseract 语言包已经正确安装。另外，由于图片识别需要消耗大量的计算资源，所以运行时间可能会比较长。