pytesseract 识别效果差

pytesseract识别效果差的原因可能是图片质量不佳或者图片中的文本与背景颜色对比度不够。为了提高识别准确度，可以进行以下操作：

1. 图片预处理：对图片进行二值化处理，可以使用OpenCV库中的cv2.threshold()函数将图片转换为黑白二值图像，提高文本与背景的对比度。

2. 调整识别参数：可以通过设置tesseract的识别参数来提高识别准确度，例如设置psm参数来指定识别模式，设置oem参数来指定OCR引擎模式等。

下面是一个例子，演示如何使用pytesseract识别图片并提高识别准确度：

import cv2
import pytesseract

# 读取图片
img = cv2.imread('test.png')

# 图片预处理，转换为黑白二值图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)

# 识别图片中的文本
text = pytesseract.image_to_string(binary, lang='eng', config='--psm 6')

# 输出识别结果
print(text)