提高pytesseract ocr 识别效率，对Image 哪些属性进行设置

以下是一些可以提高 pytesseract OCR 识别效率的图片属性设置：

1. 将图片转换为灰度图像。这可以通过将图像的色彩模式设置为“L”来实现。

2. 调整图像的对比度和亮度。这可以通过使用 PIL 库中的 ImageEnhance 模块来实现。

3. 裁剪图像以仅包含要识别的文本区域。这可以通过使用 PIL 库中的 Image.crop() 方法来实现。

4. 调整图像的大小和分辨率。这可以通过使用 PIL 库中的 Image.resize() 方法来实现。

5. 调整图像的旋转角度。这可以通过使用 PIL 库中的 Image.rotate() 方法来实现。

6. 对于特定字体或字符集，可以尝试使用训练好的 Tesseract OCR 模型。这可以通过设置 pytesseract.image_to_string() 函数的 lang 参数来实现。

7. 优化 pytesseract OCR 的配置参数。这可以通过设置 pytesseract.image_to_string() 函数的 config 参数来实现。其中一些常用的配置参数包括 psm（页面分割模式）、oem（OCR 引擎模式）和 tessdata-dir（Tesseract 数据目录）。