Python中有多种方法可以识别图片中的文字，包括使用OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术、调用第三方API或库以及使用深度学习模型等。下面将介绍其中几种常用的方法。

1. 使用OCR库

Python中有多个优秀的OCR库可供使用，如Tesseract、pytesseract、OCRopus等。

其中，Tesseract是一个流行且开源的OCR引擎，可以在Python中通过pytesseract库调用。使用pytessercat库进行识别的具体步骤如下：

import pytesseract
from PIL import Image

# 打开图片
image = Image.open('image.jpg')

# 使用Tesseract进行识别
text = pytesseract.image_to_string(image, lang='eng')

# 输出识别结果
print(text)

上述代码中，首先使用PIL库（Python Imaging Library）打开图片，然后使用pytesseract.image_to_string()方法识别图片中的文字，其中lang参数用于指定识别语言，默认为英语。

需要注意的是，使用pytesseract库时需要安装Tesseract OCR引擎，并将其路径配置到系统的环境变量中。

2. 调用第三方API

除了使用本地OCR库，还可以通过调用第三方API实现文字识别。目前市场上有多家提供OCR服务的云平台，如百度云、腾讯云、阿里云等。

以百度云API为例，使用其提供的文字识别接口需要进行以下步骤：

  1. 注册百度云账号，并创建一个OCR应用。
  2. 获取API Key和Secret Key。
  3. 使用百度云API的Python SDK（如baidu-aip库）进行文字识别。
from aip import AipOcr

# 设置API信息
APP_ID = 'your_app_id'
API_KEY = 'your_api_key'
SECRET_KEY = 'your_secret_key'

# 创建OCR客户端
client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)

# 打开图片
with open('image.jpg', 'rb') as fp:
    image = fp.read()

# 使用百度云API进行识别
result = client.basicGeneral(image)

# 解析识别结果
words = [item['words'] for item in result['words_result']]

# 输出识别结果
for word in words:
    print(word)

上述代码中，首先设置API信息，然后使用baidu-aip库创建一个OCR客户端。接下来，打开图片并将其转换为二进制格式，然后使用client.basicGeneral()方法进行文字识别，最后解析识别结果，并输出识别的文字。

3. 使用深度学习模型

由于深度学习模型在图像识别任务上具有出色的表现，因此也可以使用深度学习模型来识别图片中的文字。

目前，基于深度学习的OCR模型有多个，如CRNN（Convolutional Recurrent Neural Network）、EAST（An Efficient and Accurate Scene Text Detector）、CTC（Connectionist Temporal Classification）等。

使用这些模型进行文字识别的具体步骤较为复杂，通常需要进行文本检测、文本提取及文本识别等多个步骤。

其中，文本检测模型用于检测图片中的文本区域，文本提取模型用于从检测到的文本区域中提取文字片段，而文本识别模型用于识别提取到的文字片段。

对于不同的深度学习OCR模型，其使用方式和具体步骤可能有所不同，需要根据模型的要求进行调整和实现。

以上是几种常用的方法，开发者可以根据实际需求和场景选择合适的方法来识别图片中的文字。