它不起作用的原因是因为这些python软件包只是tesseract的包装。您必须使用AWS
Linux实例编译tesseract，然后将二进制文件和库复制到lambda函数的zip文件中。
1）使用64位Amazon Linux启动EC2实例；
2）安装依赖项：
sudo yum install gcc gcc-c++ makesudo yum install autoconf aclocal automakesudo yum install libtoolsudo yum install libjpeg-devel libpng-devel libpng-devel libtiff-devel zlib-devel
3）编译安装leptonica：
cd ~mkdir leptonicacd leptonicawget http://www.leptonica.com/source/leptonica-1.73.tar.gztar -zxvf leptonica-1.73.tar.gzcd leptonica-1.73./configuremakesudo make install
4）编译并安装tesseract
cd ~mkdir tesseractcd tesseractwget https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/archive/3.04.01.tar.gztar -zxvf 3.04.01.tar.gzcd tesseract-3.04.01./autogen.sh./configuremakesudo make install
5）将语言训练有素的数据下载到tessdata
cd /usr/local/share/tessdatawget https://github.com/tesseract-ocr/tessdata/raw/3.04.00/eng.traineddataexport TESSDATA_PREFIX=/usr/local/share/
此时，您应该可以在此EC2实例上使用tesseract。要复制tesseract的二进制文件并将其用于lambda函数，您需要将一些文件从该实例复制到您上传到lambda的zip文件中。我将发布所有命令以获取包含所需所有文件的zip文件。
6）压缩在lambda上运行tesseract所需的所有内容
cd ~mkdir tesseract-lambdacd tesseract-lambdacp /usr/local/bin/tesseract .mkdir libcd libcp /usr/local/lib/libtesseract.so.3 .cp /usr/local/lib/liblept.so.5 .cp /usr/lib64/libpng12.so.0 .cd ..mkdir tessdatacd tessdatacp /usr/local/share/tessdata/eng.traineddata .cd ..cd ..zip -r tesseract-lambda.zip tesseract-lambda
tesseract-
lambda.zip文件包含lambda运行tesseract所需的所有内容。最后要做的是在zip文件的根目录中添加lambda函数，并将其上传到lambda。这是一个我尚未测试但应该可以工作的示例。
7）创建一个名为main.py的文件，编写一个上面的lambda函数，并将其添加到tesseract-lambda.zip的根目录中：
from __future__ import print_functionimport urllibimport boto3import osimport subprocessscript_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))LIB_DIR = os.path.join(script_DIR, 'lib')s3 = boto3.client('s3')def lambda_handler(event, context): # Get the bucket and object from the event bucket = event['Records'][0]['s3']['bucket']['name'] key = urllib.unquote_plus(event['Records'][0]['s3']['object']['key']).depre('utf8') try: print("Bucket: " + bucket) print("Key: " + key) imgfilepath = '/tmp/image.png' jsonfilepath = '/tmp/result.txt' exportfile = key + '.txt' print("Export: " + exportfile) s3.download_file(bucket, key, imgfilepath) command = 'LD_LIBRARY_PATH={} TESSDATA_PREFIX={} {}/tesseract {} {}'.format( LIB_DIR, script_DIR, script_DIR, imgfilepath, jsonfilepath, ) try: output = subprocess.check_output(command, shell=True) print(output) s3.upload_file(jsonfilepath, bucket, exportfile) except subprocess.CalledProcessError as e: print(e.output) except Exception as e: print(e) print('Error processing object {} from bucket {}.'.format(key, bucket)) raise e在AWS控制台上创建AWS Lambda函数时，上传zip文件并将Hanlder设置为main.lambda_handler。这将告诉AWS
Lambda在zip内查找main.py文件并调用函数lambda_handler。
重要
AWS Lambda的环境有时会发生变化。例如，lambda env的当前图像是amzn-ami-
hvm-2017.03.1.20170812-x86_64-gp2（当您阅读此答案时，可能不是这个图像）。如果tesseract开始返回分段错误，请在Lambda函数上运行“
ldd tesseract”，并查看输出所需的lib（当前为libtesseract.so.3 liblept.so.5 libpng12.so.0）。
感谢您的评论，SergioArcos。
