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python图片文本识别使用的工具是pil和pytesser。因为他们使用到很多的python库文件，为了避免一个个工具的安装，建议使用pythonxy
pytesser是ocr开源项目的一个模块，在python中导入这个模块即可将图片中的文字转换成文本。pytesser调用了tesseract。当在python中调用pytesser模块时，pytesser又用tesseract识别图片中的文字。pytesser的使用步骤如下：

首先，安装python2.7版本，这个版本比较稳定，建议使用这个版本。
其次，安装pythoncv。
然后，安装pil工具，pytesser的使用需要pil库的支持。
接着下载pytesser
最后，将pytesser解压，这个是免安装的，可以将解压后的文件cut到python安装目录的lib\site-packages下直接使用，比如我的安装目录是：c:\python27\lib\site-packages，同时把这个目录添加到环境变量之中。
完成以上步骤之后，就可以编写图片文本识别的python脚本了。参考脚本如下：
from pytesser import *
import imageenhance
image = image.open('d:\\workspace\\python\\5.png')
#使用imageenhance可以增强图片的识别率
enhancer = imageenhance.contrast(image)
image_enhancer = enhancer.enhance(4)
print image_to_string(image_enhancer)

tesseract是谷歌的一个对图片进行识别的开源框架，免费使用，现在已经支持中文，而且识别率非常高，这里简要来个helloworld级别的认识
下载之后进行安装，不再演示。
在tesseract目录下，有个tesseract.exe文件，主要调用这个执行文件，用cmd运行到这个目录下，在这个目录下同时放置一张需要识别的图片，这里是123.jpg
然后运行:tesseract 123.jpg result
会把123.jpg自动识别并转换为txt文件到result.txt
但是此时中文识别不好
然后找到tessdata目录，把eng.traineddata替换为chi_sim.traineddata,并且把chi_sim.traineddata重命名为eng.traineddata
ok,现在中文识别基本达到90%以上了