识别文件夹里面所有图片的数字，在文本中显示，按001，002，003依次到9999。代码

在Python中，你可以使用`os`模块来遍历文件夹，`PIL`库读取图片内容，然后利用`pytesseract`库进行OCR识别。这里提供一个基本的示例，假设你已经安装了`opencv-python`, `pytesseract`和`tqdm`库：

import os
from PIL import Image
import pytesseract
import cv2

# 定义OCR识别函数
def ocr_image(img_path):
    gray = cv2.cvtColor(cv2.imread(img_path), cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    text = pytesseract.image_to_string(gray, lang='chi_sim')  # 使用中文语言模型
    return text.strip()

# 定义目标目录
folder_path = 'your_folder_path'

# 初始化结果文本列表
image_numbers = []

# 遍历文件夹内的所有.jpg或.png图片
for filename in os.listdir(folder_path):
    if filename.endswith(('.jpg', '.jpeg', '.png')):
        img_path = os.path.join(folder_path, filename)
        number = ocr_image(img_path)
        if number.isdigit() and len(number) == 4:  # 检查识别出的是4位数字
            image_numbers.append(number)

# 将数字按序排列并输出到文本文件
image_numbers.sort(key=int)
with open('output.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
    for num in image_numbers:
        f.write(f'{num}\n')

print("识别完成并保存到output.txt文件中")

注意，此代码假定图片中的数字清晰易读，且大部分是正向的。实际应用中可能需要进行额外的预处理，如旋转校正、增强对比度等。此外，`pytesseract`的识别效果可能会受到图片质量和文字布局的影响。