看起来你已经找到提升Tesseract文本提取准确率的有效方法了！我来帮你拆解下这段代码里的关键优化点，以及它们为什么能解决你最初的准确率问题：

核心优化思路拆解 #

• 针对性图像预处理：
  你先将彩色图像转为灰度图，这能剔除色彩带来的冗余干扰，是OCR识别的基础操作。接着使用THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU自动阈值二值化，OTSU算法能根据图像像素分布自动计算最优阈值，再结合反转二值化，让文本区域变为高亮的白色，背景为黑色，更符合Tesseract的识别偏好。最后用形态学闭运算（MORPH_CLOSE）填补字符内部的小空隙，让字符轮廓更完整连贯，进一步降低识别误差。
• Tesseract参数精细化配置：
  • --oem 1：指定使用LSTM深度学习引擎，这是Tesseract 4.x及以上版本中准确率最高的识别引擎；
  • --psm 6：告诉Tesseract输入图像是单一均匀的文本块，无需额外分析文本布局，节省算力的同时提升识别精准度；
  • tessedit_char_whitelist=ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ：设置字符白名单，只识别大写英文字母，直接过滤掉数字、符号或小写字母等无关内容，从根源上减少识别错误。

验证代码实现 #

import cv2
import pytesseract

pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe'

image_path = 'crop.png'
img = cv2.imread(image_path)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 应用更激进的阈值处理和额外的形态学操作
thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)[1]
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3,3))
thresh = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

custom_config = r'--oem 1 --psm 6 -c tessedit_char_whitelist=ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ'
text = pytesseract.image_to_string(thresh, config=custom_config)

print(text)

从你的实践结果来看，这套组合方案在特定场景（如仅包含大写英文字母的目标图片）下确实能实现稳定可靠的文本提取。如果后续遇到更复杂的场景（比如文本倾斜、噪声较多的图片），还可以尝试添加倾斜校正、高斯模糊降噪等预处理步骤，进一步优化识别效果。

备注：内容来源于stack exchange，提问作者mishal shanavas