$ uname -a
Linux ps2 5.10.63-v7l+ #1457 SMP Tue Sep 28 11:26:14 BST 2021 armv7l GNU/Linux

$ cat /etc/os-release
PRETTY_NAME="Raspbian GNU/Linux 10 (buster)"
NAME="Raspbian GNU/Linux"
VERSION_ID="10"
VERSION="10 (buster)"
VERSION_CODENAME=buster
ID=raspbian
ID_LIKE=debian

$ sudo apt-get install tesseract-ocr-script-jpan
$ tesseract --version
tesseract 4.0.0
 leptonica-1.76.0
  libgif 5.1.4 : libjpeg 6b (libjpeg-turbo 1.5.2) : libpng 1.6.36 : libtiff 4.1.0 : zlib 1.2.11 : libwebp 0.6.1 : libopenjp2 2.3.0

$  tesseract --list-langs
List of available languages (3):
Japanese
eng
osd

日本語のトレーニングデータ取得とインストール（精度優先）
$ git clone https://github.com/tesseract-ocr/tessdata_best.git
$ sudo cp tessdata_best/jpn* /usr/share/tesseract-ocr/4.00/tessdata/

追加したトレーニングデータの確認
$  tesseract --list-langs
List of available languages (5):
Japanese
eng
jpn
jpn_vert
osd

 $ time tesseract TEST-JPN.png stdout -l jpn
0123456789
0123456789

0123456789

本 日 は 晴天 ? 雨降り で す 。 日 本 語 の 文字 認識 テス ト 。


real    1m4.283s
user    1m43.622s
sys     0m3.248s

 $ time tesseract TEST-JPN3.png stdout -l jpn
Empty page!!
Empty page!!


real    0m4.568s
user    0m2.977s
sys     0m1.382s

ここから、jupyter notebookで　pytesseract をインストール
!pip install pytesseract 

Looking in indexes: https://pypi.org/simple, https://www.piwheels.org/simple
Collecting pytesseract
  Downloading https://www.piwheels.org/simple/pytesseract/pytesseract-0.3.8-py2.py3-none-any.whl (14 kB)
Requirement already satisfied: Pillow in /home/mars/.pyenv/versions/3.7.3/lib/python3.7/site-packages (from pytesseract) (8.3.1)
Installing collected packages: pytesseract
Successfully installed pytesseract-0.3.8  

###############################################################################
# ライブラリインポート
###############################################################################
import os                       # os の情報を扱うライブラリ
import pytesseract              # tesseract の python 用ライブラリ
from PIL import Image           # 画像処理ライブラリ
import matplotlib.pyplot as plt # データプロット用ライブラリ
import numpy as np              # データ分析用ライブラリ

img=Image.open('/home/mars/TEST-JPN3.png')
# 画像を配列に変換
im_list = np.array(img)
 
# データプロットライブラリに貼り付け
plt.imshow(im_list)
 
# 表示
plt.show()
print('Start....') 
# テキスト抽出
txt = pytesseract.image_to_string(img,lang="jpn")
 
# 抽出したテキストの出力
print('Done.')
print(txt)
print()

import cv2
from PIL import Image           # 画像処理ライブラリ
from matplotlib import pyplot as plt # データプロット用ライブラリ
import numpy as np              # データ分析用ライブラリ
import os                       # os の情報を扱うライブラリ
import pytesseract              # tesseract の python 用ライブラリ

# 処理の対象
img = cv2.imread("/home/mars/TEST-JPN4.png")
img2 = img.copy()
img3 = img.copy()

# グレースケール
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray_list = np.array(gray)
 
# データプロットライブラリに貼り付け
#plt.imshow(gray_list)
#cv2.imwrite("calendar_mod.png", gray)

## 反転 ネガポジ変換
gray2 = cv2.bitwise_not(gray)
gray2_list = np.array(gray2)
#plt.imshow(gray2_list)
#cv2.imwrite("calendar_mod2.png", gray2)
lines = cv2.HoughLinesP(gray2, rho=1, theta=np.pi/360, threshold=80, minLineLength=80, maxLineGap=5)

for line in lines:
    x1, y1, x2, y2 = line[0]

    # 赤線を引く
    red_lines_img = cv2.line(img2, (x1,y1), (x2,y2), (0,0,255), 3)
    red_lines_np=np.array( red_lines_img)
    #cv2.imwrite("calendar_mod3.png", red_lines_img)

    # 線を消す(白で線を引く)
    no_lines_img = cv2.line(img3, (x1,y1), (x2,y2), (255,255,255), 3)
    no_lines=np.array( no_lines_img)
    plt.imshow(no_lines)
    #plt.show()
    #cv2.imwrite("calendar_mod4.png", no_lines_img)

print('OCR start...')
#txt = pytesseract.image_to_string(img, lang="jpn",config='osd --psm 6')
txt = pytesseract.image_to_string(no_lines_img, lang="jpn",config='--psm 6')

plt.show()
#cv2.imwrite("/home/mars/line_erased.png",no_lines_img)
print('---------OCR:results-----')
print(txt)
print('---------OCR done.---------') 

---------OCR:results-----
0123456789
0123456789

0123456789

本 日 は 晴天 ? 雨降り で す 。 日 本 語 の 文字 認識 テス ト 。

---------OCR done.-------