使用python编写代码。要求：识别图片上的表格和文字，自动矫正并使用优化算法，提高准确率

这个任务涉及到多个领域，比如图像处理、OCR（光学字符识别）、优化算法等。以下是一个简单的代码示例，可以在一定程度上实现这个任务：

import cv2
import pytesseract
import numpy as np

# 读入图片
img = cv2.imread('table.jpg')

# 灰度化
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化
thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)[1]

# 寻找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 找到表格轮廓
table_contour = None
max_area = 0
for contour in contours:
    area = cv2.contourArea(contour)
    if area > max_area:
        peri = cv2.arcLength(contour, True)
        approx = cv2.approxPolyDP(contour, 0.02 * peri, True)
        if len(approx) == 4:
            table_contour = approx
            max_area = area

# 透视变换（矫正）
if table_contour is not None:
    rect = cv2.minAreaRect(table_contour)
    box = cv2.boxPoints(rect)
    box = np.int0(box)
    width = int(rect[1][0])
    height = int(rect[1][1])
    src_pts = box.astype("float32")
    dst_pts = np.array([[0, height - 1],
                        [0, 0],
                        [width - 1, 0],
                        [width -