用python将test.png数码管中的数字和字母提取出来，并标识在图片上。

在Python中，我们可以使用PIL（Python Imaging Library）或其更现代的替代品Pillow库来处理图像，然后结合OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术如Tesseract来进行字符识别。以下是一个简单的步骤：

1. 首先，安装所需的库：

pip install pillow pytesseract opencv-python-headless

2. 使用Pillow读取并预处理图像：

from PIL import Image
import pytesseract

image = Image.open('test.png')

3. 将图像转换为灰度模式并增强对比度：

gray_image = image.convert('L')
enhanced_image = gray_image.point(lambda x: 0 if x < 150 else 255, '1')

4. 对图像进行二值化处理，以便于OCR识别：

binary_image = enhanced_image.point(lambda x: 0 if x < 128 else 255)

5. 使用Tesseract进行文字识别：

text = pytesseract.image_to_string(binary_image)

6. 确保已经安装了tesseract引擎，通常它是作为命令行工具安装的。如果需要，你可以设置`pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd`来指定Tesseract的位置。

7. 最后，如果你想在原图上标注识别出的文字，可以使用OpenCV或者其他绘图库（如PIL）来实现：

from cv2 import rectangle

for i, char in enumerate(text.split()):
    (x, y), _ = binary_image.getbbox(char)
    rectangle(image, (x, y), (x+len(char)*image.width//len(text), y+image.height//10), (0, 255, 0), 2)  # 绘制矩形，颜色和宽度可以根据需求调整

image.save('result_with_annotations.png', 'PNG')