下面是一个遵循@安格斯精梳机建议的示例脚本：

import pytesseract
import numpy as np
import cv2
from cv2 import imread, cvtColor, COLOR_BGR2HSV as HSV, inRange, getStructuringElement, resize

from pytesseract import image_to_data, Output

def extract_SRD(filename):     
    img = cv2.imread(filename)
    img_copy = img.copy()
    img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    img_blur = cv2.GaussianBlur(img_gray, (3,3),0)

    mydata = pytesseract.image_to_data(img_blur, output_type=Output.DICT, config='--psm 6')
    SRD = mydata['text'][mydata['text'].index('SRD')+2]

    return SRD

filename = 'wm3tG.png'

SRD  = extract_SRD(filename)

print(SRD)

此代码段返回：5427G2**
这里重要的一行是SRD = mydata['text'][mydata['text'].index('SRD')+2]。在这里定义用于检索SRD代码的逻辑。在这个例子中，我只是查询SRD之后的第二个字符串，因此跳过了单词“Model”。
我建议对这个例子进行微调，检查输出字典中的特定值是否包含 *“SRD”。然后，您可以简单地查找下一个字符串：

• 如果下一个字符串包含“Model”，则返回其后的字符串
• 如果没有，则返回字符串。

使用OCR将产品标签捕获为文本。搜索字符串SRD型号：然后抓取文本1字符后的空间到下一个空格，这是你的SRD号码。