先去官网：Index of /tesseract (uni-mannheim.de)
仔细找一下，下载tesseract-ocr-setup-4.00.00dev.exe这个文件，大概有40MB。然后根据安装指引直接安装即可。***记住你的安装地址，待会需要用来设置环境变量***
安装完后，如图所示：
这里有个tessdata文件夹，是一个语言包，你需要识别的语言包都需要往这里面下载。
二，安装完成之后来设置环境变量这一步可能有点繁杂，需要一点耐心
win10，在设置-系统-关于里。找到这个高级系统设置
接下来肯定是点击环境变量了
现在，选中Path这个系统变量， 再点击编辑
点击新建，将一开始安装的默认地址新建到path里面就好了，记住：设置完点确定！！
好了，第一步的环境变量设置完成。
第二步，继续点击系统变量的新建设置一个变量名为：TESSDATA_PREFIX的系统变量，值为tessdata这个语言文件夹的地址
点击两次确定后，大功告成。
三，安装python可用的pytesseract接下来，在CMD里面安装pytesseract。
pip install pytesseract
如果不行就是pip3 install pytesseract
之后，可以pip list查看是否安装成功，也可以tesseract -v 查看版本信息。如果都能正常输出，就是没有问题
四，使用ocr验证码识别从网上随机获取一张验证码图片，保存在跟程序文件一致的目录中
如果验证码图片有干扰信息，会导致无法识别，比如在验证码图片上有浅色的线条等。这些干扰信息相当于需要识别的验证字符，颜色上会更浅。为了消除这一干扰，可以选择使用numpy库，将图形转换为NumPy数组。
具体代码如下
import pytesseract
from PIL import Image
import numpy
#导入图片文件的地址
image = Image.open(r'D:新建文件夹python爬虫爬虫文件夹项目实战文件夹12355.png')
#将图片转换为灰度图像
arrayd=image.convert("L")
#设置阀值为200，超过这个阀值，图片像素设置为255，否则让像素为0，表示黑色
#如果发现识别不准确，可以适当的调整这个阀值
thud=180
#将图片转换为NumPy数组
arrd=numpy.array(arrayd)
arrd=numpy.where(arrd > thud,255,0)
image=Image.fromarray(arrd.astype("uint8"))
print(pytesseract.image_to_string(image))
验证码图片如下
输出结果为cx47
