两者可以互补。如果您阅读有关OpenCV的文章，请访问： https : //github.com/tesseract-ocr/docs/blob/master/tesseracticdar2007.pdf

它着重指出：“由于HP具有产品中使用的独立开发的页面布局分析技术，因此Tesseract从来不需要自己的页面布局分析。因此，Tesseract假定其输入是带有定义了可选的多边形文本区域。”

此类任务可由OpenCV执行，并将生成的图像移交给Tesseract。您可以在Git存储库中找到此类代码的示例： https : //github.com/Itseez/opencv_contrib/tree/master/modules/text/samples这些示例使用Tesseract API进行图像到文本的转换。

• Tesseract是OCR引擎。它由Google使用，研究和资助，专门用于读取图像中的文本，执行基本的文档分割以及对特定的图像输入（单个单词，行，段落，页面，有限的词典等）进行操作。

• 另一方面，OpenCV是一个计算机视觉库，其中包含使您可以执行某些特征提取和数据分类的功能。您可以创建一个简单的字母分段器和分类器来执行基本的OCR，但它并不是一个很好的OCR引擎（我之前从头开始用Python编写过。这对于输入与您的训练数据有所不同的输入确实不准确）。

如果您想基本了解OCR的难度，请尝试使用OpenCV。 Tesseract适用于真正的 OCR。

我是您提到的那个数字识别教程的作者， 我想说，这绝不能替代tesseract。

Tesseract是一个非常好的OCR引擎，可能是最好的OpenSource OCR引擎。

您提到的教程只是一个尝试，旨在了解OCR的最简单工作。

因此，如果您正在寻找OCR应用程序，我建议您使用OpenCV预处理图像，然后应用tesseract引擎。