本文主要介绍了如何在Python3.6环境下正确安装和使用tesseract-ocr进行光学字符识别（OCR）。文章对tesseract-ocr项目进行了简要的介绍，它是由HP实验室研发的开源OCR引擎，后来由Google接手并改进。tesseract-ocr支持多种语言的识别，用户在安装时可以选择自己需要的语言包。由于中文资料比较少且可能存在过时和不准确的情况，所以本文具有很好的参考价值。
接着，文章指出默认情况下，tesseract-ocr不会被添加到系统的环境路径中，所以在使用时可能会出现找不到文件的错误。为了解决这个问题，提供了两种方法：一种是手动将tesseract-ocr的安装目录添加到系统的path路径中；另一种是在使用pytesseract模块时修改pytesseract.py文件，指定tessdata目录的路径。
文章还强调了安装过程与普通软件无异，用户可以通过下载tesseract-ocr-setup安装文件进行安装，并提到了具体的软件版本号，例如Python 3.6.3和pip 9.0.1。此外，也提到了tesseract-ocr的版本号，为3.05.00dev.exe。
在环境配置方面，文章建议设置环境变量TESSDATA_PREFIX指向tessdata目录，这是因为tesseract在处理某些文件时需要加载训练数据，而训练数据文件的路径需要通过环境变量进行配置。
文章通过一个简单的实例程序展示了如何使用pytesseract模块。实例程序首先导入pytesseract和PIL库，然后打开一张图片文件，使用pytesseract的image_to_string函数将图片中的文字内容转换成字符串，并打印出来。这里还给出了具体的代码片段。
通过阅读这篇文章，我们了解到tesseract-ocr是一个强大的OCR工具，而Python的pytesseract模块是一个方便的接口，可以帮助我们更容易地在Python程序中集成tesseract-ocr的功能。此外，文章还提醒我们在使用过程中可能会遇到环境配置问题，并提供了解决方案。通过实例程序，我们可以快速掌握如何将tesseract-ocr应用到实际项目中。
Python3.6结合tesseract-ocr提供了强大的文本识别能力，对于需要处理图像中文字信息的开发者而言，掌握本文介绍的方法是十分有益的。随着技术的发展，越来越多的资料和信息将会出现，我们可以期待tesseract-ocr在未来的版本中会有更多的改进和优化。对于有志于从事OCR技术开发的人来说，本文提供的内容是开启这段技术旅程的重要一步。
