如何使用pytesseract获取游戏属性截图的高质量OCR识别结果？

我尝试提取下图中的游戏属性数据，但始终无法得到理想的OCR结果：

我已尝试使用ImageEnhance和cv2处理图像，其中通过cv2自适应阈值得到的效果相对最佳，代码如下：

gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
inverted_image = cv2.bitwise_not(gray)
#_, thresh = cv2.threshold(inverted_image ,95, 255, cv2.THRESH_BINARY)
Test = cv2.adaptiveThreshold(inverted_image,120,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,cv2.THRESH_BINARY,11,2)

处理后得到的图片如下：

但pytesseract仍无法准确识别内容：

• 使用法语（fra）语言包识别结果：

845 Vitalité
75 lnteligence +
35 Sagesse
1Poñge 15 Dommages Feu AaTace à
Teva eM

• 使用英语（eng）语言包识别结果：

Extracted Text: 345 Vitalité
‘75 Inteligence ~
‘35 Sagesse
“onée. 1S Dommages Feu WBTaole 2s
7 Reve OM.

两种语言的识别效果都不理想。我还尝试用cv2.GaussianBlur(image, (3, 3), 0)进行模糊处理，但反而导致图像无法识别。

请问我是否遗漏了什么操作，或是哪里处理有误？

我的整体项目目标是开发一个能读取屏幕指定区域信息、完成计算并执行简单操作的机器人。截图中可能出现约40个不同的词汇，是否可以通过建立词汇数据库进行像素匹配？但如何处理1-500的数字呢？希望能得到相关帮助！

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Cyclo