它不起作用的原因是因为这些 python 包只是 tesseract 的包装器。您必须使用 AWS Linux 实例编译 tesseract，并将二进制文件和库复制到 lambda 函数的 zip 文件中。
1) 使用 64 位 Amazon Linux 启动 EC2 实例；
2) 安装依赖：
sudo yum install gcc gcc-c++ make
sudo yum install autoconf aclocal automake
sudo yum install libtool
sudo yum install libjpeg-devel libpng-devel libpng-devel libtiff-devel zlib-devel
3) 编译安装 leptonica：
cd ~
mkdir leptonica
cd leptonica
wget http://www.leptonica.com/source/leptonica-1.73.tar.gz
tar -zxvf leptonica-1.73.tar.gz
cd leptonica-1.73
./configure
make
sudo make install
4) 编译安装tesseract
cd ~
mkdir tesseract
cd tesseract
wget https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/archive/3.04.01.tar.gz
tar -zxvf 3.04.01.tar.gz
cd tesseract-3.04.01
./autogen.sh
./configure
make
sudo make install
5) 将语言训练数据下载到 tessdata
cd /usr/local/share/tessdata
wget https://github.com/tesseract-ocr/tessdata/raw/3.04.00/eng.traineddata
export TESSDATA_PREFIX=/usr/local/share/
此时您应该可以在此 EC2 实例上使用 tesseract。要复制 tesseract 的二进制文件并将其用于 lambda 函数，您需要将此实例中的一些文件复制到您上传到 lambda 的 zip 文件中。我将发布所有命令以获取包含您需要的所有文件的 zip 文件。
6) 压缩在 lambda 上运行 tesseract 所需的所有内容
cd ~
mkdir tesseract-lambda
cd tesseract-lambda
cp /usr/local/bin/tesseract .
mkdir lib
cd lib
cp /usr/local/lib/libtesseract.so.3 .
cp /usr/local/lib/liblept.so.5 .
cp /usr/lib64/libpng12.so.0 .
cd ..
mkdir tessdata
cd tessdata
cp /usr/local/share/tessdata/eng.traineddata .
cd ..
cd ..
zip -r tesseract-lambda.zip tesseract-lambda
tesseract-lambda.zip 文件包含 lambda 运行 tesseract 所需的一切。最后要做的是在 zip 文件的根目录添加 lambda 函数并将其上传到 lambda。这是一个我没有测试过但应该可以工作的例子。
7) 创建一个名为 main.py 的文件，像上面那样写一个 lambda 函数并将其添加到 tesseract-lambda.zip 的根目录中：
from __future__ import print_function
import urllib
import boto3
import os
import subprocess
SCRIPT_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
LIB_DIR = os.path.join(SCRIPT_DIR, 'lib')
s3 = boto3.client('s3')
def lambda_handler(event, context):
# Get the bucket and object from the event
bucket = event['Records'][0]['s3']['bucket']['name']
key = urllib.unquote_plus(event['Records'][0]['s3']['object']['key']).decode('utf8')
try:
print("Bucket: " + bucket)
print("Key: " + key)
imgfilepath = '/tmp/image.png'
jsonfilepath = '/tmp/result.txt'
exportfile = key + '.txt'
print("Export: " + exportfile)
s3.download_file(bucket, key, imgfilepath)
command = 'LD_LIBRARY_PATH={} TESSDATA_PREFIX={} {}/tesseract {} {}'.format(
LIB_DIR,
SCRIPT_DIR,
SCRIPT_DIR,
imgfilepath,
jsonfilepath,
)
try:
output = subprocess.check_output(command, shell=True)
print(output)
s3.upload_file(jsonfilepath, bucket, exportfile)
except subprocess.CalledProcessError as e:
print(e.output)
except Exception as e:
print(e)
print('Error processing object {} from bucket {}.'.format(key, bucket))
raise e
在 AWS 控制台上创建 AWS Lambda 函数时，上传 zip 文件并将 Hanlder 设置为 main.lambda_handler。这将告诉 AWS Lambda 在 zip 中查找 main.py 文件并调用函数 lambda_handler。
重要
AWS Lambda 的环境会不时发生变化。例如，lambda env 的当前图像是 amzn-ami-hvm-2017.03.1.20170812-x86_64-gp2 （当你阅读这个答案时它可能不是这个）。如果 tesseract 开始返回分段错误，请在 Lambda 函数上运行“ldd tesseract”并查看需要哪些库的输出（当前为 libtesseract.so.3 liblept.so.5 libpng12.so.0）。
感谢塞尔吉奥阿科斯的评论。