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

1. 图像大小：调整图像大小可以减少识别的时间，因为较小的图像需要更少的计算资源来进行 OCR。

示例代码：

from PIL import Image

img = Image.open('image.jpg')
img = img.resize((800, 600))

2. 图像颜色模式：将图像转换为灰度模式可以提高 OCR 的识别速度，因为灰度图像只有一个颜色通道，而彩色图像有三个颜色通道。

示例代码：

from PIL import Image

img = Image.open('image.jpg')
img = img.convert('L')

3. 图像清晰度：清晰度较高的图像可以提高 OCR 的识别准确率，因此可以使用图像增强技术来提高图像的清晰度。

示例代码：

from PIL import Image, ImageEnhance

img = Image.open('image.jpg')
enhancer = ImageEnhance.Sharpness(img)
img = enhancer.enhance(2.0)

4. 图像对比度：调整图像的对比度可以提高 OCR 的识别准确率，因为对比度较高的图像更容易识别。

示例代码：

from PIL import Image, ImageEnhance

img = Image.open('image.jpg')
enhancer = ImageEnhance.Contrast(img)
img = enhancer.enhance(2.0)

5. 降噪：降低图像的噪点可以提高 OCR 的识别准确率，因为噪点会干扰 OCR 的识别结果。

示例代码：

from PIL import Image, ImageFilter

img = Image.open('image.jpg')
img = img.filter(ImageFilter.MedianFilter())

6. 图像裁剪：将图像中不需要的部分裁剪掉可以减少 OCR 的计算量，从而提高识别速度。

示例代码：

from PIL import Image

img = Image.open('image.jpg')
img = img.crop((100, 100, 500, 500)) # 左上角和右下角的坐标

注意：以上方法只是提高 OCR 识别效率的一部分，还有很多其他的技巧可以使用，具体取决于图像的特点和 OCR 的应用场景。