要从图片中提取文字，可以使用Python的OCR（Optical Character Recognition）模块，比如pytesseract或ocropus等模块。这些模块使用机器学习和图像处理算法，将图片中的文本转换为可读的文本格式。

一、是使用pytesseract模块从图片中提取文字的示例代码：

``` python

import pytesseract

from PIL import Image

# 打开图片文件

image = Image.open('example.png')

# 识别文本

text = pytesseract.image_to_string(image, lang='eng')

# 打印识别结果

print(text)

```

以上代码将从名为example.png的图片中提取英文文本，并将结果打印到控制台。需要注意，为了正确提取文本，需要安装pytesseract模块并且配置tesseract OCR引擎路径。可以使用以下代码加载引擎：

pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe'

其中，r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe'是tesseract OCR引擎的安装路径。

二、使用ocropus模块提取图片中的文字需要两个步骤：训练OCR模型和使用训练好的模型识别文本：

# 导入必要的包

import ocrolib

import pylab

# 训练OCR模型

ocrolib.ocrocmd('ocropus-nlbin', 'example.png', '-o', 'example.bin.png')

ocrolib.ocrocmd('ocropus-gpageseg', 'example.bin.png', '-n')

ocrolib.ocrocmd('ocropus-gtedit', 'example-001/????.gt.txt')

ocrolib.ocrocmd('ocropus-nlbin', '-n', 'example.bin.png', '-o', 'example.bin.png')

ocrolib.ocrocmd('ocropus-rpred', '-n', 'example-001.bin.png', '-m', 'ocropy', '-o', 'example-001-ocropy.html')

# 识别图片中的文字

with open("example-001-ocropy.html") as f:

text = f.read()

# 打印识别结果

print(text)

```

以上代码先使用ocrolib包训练OCR模型，并在训练后使用训练好的模型从图片中提取文本。需要注意的是，训练OCR模型通常需要大量的数据，事先需要准备有标注的数据集来训练模型。

此外，在使用ocropus模块前，需要先安装该模块及其依赖库。更详细的信息可以参考ocropy文档：