为何Pytesseract用PSM 12可识别图片文本，PSM 6却不行？

先明确Tesseract两种PSM模式的核心定位差异：

• PSM 6：官方定义为「Assume a single uniform block of text」，它会强制将整个图像视作连续规整的单一文本块处理，不会识别分散的独立文本片段。如果图像文本不符合这个「单一整块」的假设，就会识别失败。
• PSM 12：官方定义为「Sparse text. Find as much text as possible in no particular order」，专门针对分散、无固定布局的稀疏文本设计，会遍历全图寻找所有独立文本元素，不要求文本有规整排列。

结合你的图片来看：
你的图片中的文本属于分散的稀疏文本（没有形成连续段落或规整块），完全不匹配PSM 6的「单一文本块」假设，所以调用image_to_data时无法检测到内容；而PSM 12正好适配这种场景，因此能完美识别所有文本。

另外你的代码中两种配置仅PSM参数不同（均使用--oem 3默认引擎、取消分页符），排除了其他干扰因素，所以差异完全来自PSM模式的逻辑不同。

你的代码片段：

custom_config_psm12 = r'--oem 3 --psm 12 -c page_separator='''
custom_config_psm6 = r'--oem 3 --psm 6 -c page_separator='''

image_data_table = pytesseract.image_to_data(im,config=custom_config_psm6)  # Doesn't detect anything
image_data_table = pytesseract.image_to_data(im,config=custom_config_psm12) # detects and recognizes text perfectly

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Wai