首先要下载tesseract，它是给tesserocr提供支持的。下载地址为：
打开之后可以看到有很多文件，带dev的为开发版本，不带dev的为稳定版本，我们选择下载不带dev的版本，
比如最新的这个：tesseract-ocr-w64-setup-v4.1.0.20190314.exe
下载完成之后运行安装，一直点击next，直到出现如下页面：
在Additional language data中包含了OCR支持识别的各国语言包，可以根据情况选择，我这里就选择了中文的：
之后的过程就不用赘述了，这里因为我只选择了中文语言包，所以下载起来还是很快的。
使用pip3 install tesserocr 进行安装。我在安装的时候碰到了下面这个问题：
解决办法：
1）下载对应版本的whl包进行安装，下载地址： https://github.com/simonflueckiger/tesserocr-windows_build/releases
比如我的Python版本是3.7，电脑是Windows64位，所以我下载的是： tesserocr-2.4.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
下载完之后使用pip3 进行安装：
2）安装Visual Studio，比如VS2017。这个怎么说呢，虽然它里面包含了很多包，安装起来也很简单，但是如果你想卸载就很蛋疼了，而且这个软件会占用C盘几个G的空间，所以我个人是不推荐使用这个办法。
三.配置环境变量
首先找到你tesseract安装的目录位置，比如D:\Tesseract-OCR，然后将该路径添加到环境变量path中：
之后新建一个系统变量TESSDATA_PREFIX，对应的值为：D:\Tesseract-OCR\tessdata：
import tesserocr
from PIL import Image
img = Image.open("test.jpg")
print(tesserocr.image_to_text(img))
在第一次运行的时候可能会出现下面这个错误：
RuntimeError: Failed to init API, possibly an invalid tessdata path: E:\Python\/tessdata/
解决办法：将tesseract安装目录下的tessdata文件夹复制到你的Python安装目录下。
我们可以看到tesserocr在不处理图片直接使用的情况下，识别的效果其实是比较差的，如果我们想要提高OCR识别的准确度，可以进行相应的识别训练。
