OCR（又叫光学字符识别）已经成为Python的一个常用工具。随着开源库Tesseract和Ocrad的出现，越来越多的程序员用OCR来编写自己的库文件和bot病毒。一个OCR的小例子，如用OCR直接从截图中提取文本，省去了重新键入的麻烦。
开始的步骤
开始之前，我们需要开发一个后端服务层来表示OCR引擎的结果。这样你就可以用你喜欢的方式来向端用户表示你的结果。本文之后将会详细介绍。除此之外，我们还需要添加一点后端代码来生成HTML表格，以及一些使用这些API的前段代码。这部分本文没有讲，但是你可以参阅源代码。
准备好开始吧！
首先，需要安装一些依赖项。这个过程也是非常有趣的。
本文已经在Ubuntu 14.04测试，但是12.x和13.x版本应该也可以。如果你用的是OSX系统，可以用VirtualBox，Docker（注意检查有没有包含Dockerfile和install guide），或者是DigitalOcean（推荐使用）来创建相应的环境。
下载依赖项
我们需要Tesseract及其所有依赖项，包括Leptonica及其他相关的包。
注意：可以用_run.sh这个shell脚本来快速安装Leptonica和Tesseract的依赖包。如果这么做的话，可以直接跳到搭建Web服务器（跳转链接）部分。但是为了学习，如果你以前没有亲手构建过库文件的话，还是建议尝试一下。
发生了什么？
简单说，sudo apt-get update意思就是更新包列表。然后就能安装一些图像处理的包，如libtiff，libpng等等。除此之外，我们还需要安装Python 2.7，作为我们的编程语言，以及python-imaging库。
说起图像，在将程序里面编辑图像之前我们还需要ImageMagick包。
$ sudo apt-get install imagemagick构建Leptonica和Tesseract
再说一遍，如果你用_run.sh脚本已经安装过，就可以直接跳到搭建Web服务器（跳转链接）部分。
Leptonica
现在，开始安装Leptonica。
如果这是你第一次用tar的话，按照如下步骤操作：
1. 用wget下载Leptonica的二进制文件
2. 解压
3. 用cd进入解压后的文件夹
4. 运行autobuild和configure脚本安装
5. 执行make命令build
6. Build后安装
7. 执行ldconfig创建相关的链接
OK，Leptonica创建好了，接下来就是Tesseract了。
Tesseract
现在下载并安装Tesseract吧。
此处构建了一个Leptonica的映像，这部分的详细信息参考Leptonica的解释。
环境变量
我们需要设置一个环境变量来访问Tesseract数据：
$ export TESSDATA_PREFIX=/usr/local/share/Tesseract包
最后安装一下Tesseract相关的语言包：
OK，Tesseract也安装好了，可以CLI来测试一下。更多的信息可以参考docs（超链接）。但是，我们还需要一个Python环境。所以，接下来安装一个能够接受以下两种请求的Flask服务器：
1. 接受图像URL
2. 能够对图像进行字符识别
搭建Web服务器
最有趣的事情来了!首先，我们需要构建一种通过Python和Tesseract交互的方式。我们可以使用popen，但是那不是python的风格。所以，我们可以使用一个非常小但是功能非常强大的Python包将Tesseract封装起来——pytesseract（超链接）。
想要快点的话，就运行_app.sh脚本，否则，点击这里（超链接）获取代码/结构的模板，然后运行一下命令：
注意：Flask模板（有Real Python（超链接）维护）是一个获取简单的具有Python风格的服务器的非常棒的库。本文将它用来作为基本程序。点击这里（超链接）获取更多信息。
安装OCR引擎
现在，我们需要用pytesseract来创建一个类来读取图片。在flask_server目录下创建一个新的文件ocr.py，写入如下代码：
非常好！
主方法process_image()的功能是锐化图像文本。
现在，这个模块已经可以用了。
可选项：为你的OCR引擎创建一个CLI工具
做了这么多繁琐配置工作，让我们来创建一个CLI工具来调节一下心情吧。在flask_server目录下创建一个新的文件cli.py，写入如下代码：
非常简单。之后我们就能看到从我们的OCR引擎中输出到标准输出STDOUT上的文本了。执行python flask_server/cli.py来试一下吧。
回到服务器
既然我们已经安装好了OCR引擎，接下来该准备输出了。讲下面的代码加入到
app.py文件：
确保引入的下列包是最新的：
import os import logging from logging import Formatter, FileHandler from flask import Flask, request, jsonify from ocr import process_image最后，添加一行API版本号：
_VERSION = 1 # API version从代码中可以看到，我们以PIL中Image文件对象的方式把JSON的响应传入引擎的process_image()方法中。并且，就目前而言，它只支持.jpg图片。
注意:如果PIL包没有安装的话，可以用Pillow包来代替。PIL有一些问题还没有解决，Python社区对它的看法也不统一，详细情况可以自行Google。
测试
运行你的程序：
然后，在另外一个终端运行：
例子
前端
现在后端OCR引擎的API已经准备好了，我们可以增加一个基本的前端来使用这些API，并将结果通过AJAX和jQuery添加到DOM中。这部分内容本文就不讲了，详见这里（超链接）。
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