首先，确保图像的质量是良好的。低分辨率、模糊或者带有噪声的图像会显著降低识别准确率。可以尝试使用图像处理技术如去噪、增强对比度等方法来改善图像质量。
其次，检查是否正确设置了语言模型。`tesseract.recognize` 的第二个参数可以包含语言信息，例如 'eng' 表示英文。如果目标文本的语言与设置的语言不匹配，将会导致识别错误。同时，确保安装了所需的语言包，因为 Tesseract 需要相应的语言数据来进行有效的识别。
另外，考虑调整 Tesseract 的内部参数。通过设置特定的配置选项（如 `--oem` 和 `--psm`），可以影响 OCR 引擎的工作模式。例如，`--oem 3` 启用默认的多引擎模式，而 `--psm 6` 则将页面视为单一均匀块，适用于大部分文档扫描场景。
最后，对于特别复杂的图像，可能需要结合其他机器学习工具或算法来辅助完成任务。尽管如此，Tesseract 仍然是一个强大且灵活的开源 OCR 工具，适合多种应用场景。通过不断试验和优化参数设置，大多数情况下都能够获得满意的识别结果。
