在 Python 中实现图片文字识别与提取，通常使用光学字符识别（OCR）技术。Tesseract 是一个流行的开源 OCR 引擎，可结合 Python 库如 pytesseract 来实现这一功能。以下是一个基本的实现步骤：

步骤 1: 安装必要的软件包

首先，确保你已经安装了 Tesseract OCR 引擎并且路径可用。然后，你需要安装 pytesseract 和 Pillow 库。

# 在终端或命令提示符中运行  
pip install pytesseract  
pip install Pillow  

步骤 2: 安装 Tesseract OCR

你需要下载并安装 Tesseract OCR。可以从 Tesseract GitHub Releases 进行下载并安装。安装后，确保将 Tesseract 的安装路径添加到系统的环境变量中。

步骤 3: 编写 Python 脚本

接下来，你可以编写一个简单的 Python 脚本来进行图片的文字识别。

from PIL import Image  
import pytesseract  
# 如果 Tesseract 没有添加到系统路径中，需要明确指定路径  
# pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe'  
def extract_text_from_image(image_path):  
    # 打开图片  
    img = Image.open(image_path)  
    # 使用 pytesseract 进行 OCR  
    text = pytesseract.image_to_string(img)  
    return text  
if __name__ == "__main__":  
    image_path = 'path/to/your/image.png'  
    extracted_text = extract_text_from_image(image_path)  
    print("提取的文本内容：")  
    print(extracted_text)  

注意事项

1. 语言支持：pytesseract 默认识别英语。如果需要识别其他语言，需要下载相应的语言数据包。例如，识别中文则需要安装并配置中文语言包（chi_sim.traineddata）。

2. 图片质量：良好的图片质量（清晰的文本对比度、准确的文本方向、合适的分辨率）可以显著提高 OCR 的准确性。

3. 预处理：在某些情况下，预处理图片（如灰度化、二值化、去噪等）可以帮助提高识别的精度。

4. Tesseract 版本：确保使用最新版本的 Tesseract，较新的版本通常带有改进的机器学习模型和识别功能。

通过这些步骤，您可以有效地利用 Python 和 Tesseract 实现图片文字的识别和提取。