字幕提取软件提取图片中的文字，通常需要经过以下几个步骤：
选择或拍摄图片
可以选择已经存在的图片文件，或者直接拍摄包含字幕的图片。
图像预处理 （如果需要）：对图片进行预处理，比如调整图片大小、裁剪、旋转等，以提高文字识别的准确性。
文字识别
使用OCR（光学字符识别）技术来识别图片中的文字。这通常涉及到将图片作为输入，然后通过OCR引擎将其中的文字转换成计算机可读的文本格式。
后处理
（如果需要）：
OCR识别后，可能需要进行一些后处理步骤，比如校正识别错误、格式化文本等，以生成最终的字幕文件。
具体到使用字幕提取软件提取图片中的文字，以下是一些常用的方法和工具：
使用Pillow和pytesseract库 安装Pillow和pytesseract库，这是Python中常用的图像处理和OCR工具。 使用Pillow库读取图片，然后使用pytesseract库进行文字识别。 使用在线OCR服务： 可以使用在线的OCR服务，如Google Cloud Vision、Microsoft Azure Computer Vision等，这些服务通常提供API接口，可以通过发送图片数据并接收识别结果。 使用专门的OCR软件
可以使用专门的OCR软件，如ABBY Y FineReader、Tesseract等，这些软件通常提供用户友好的界面和高级的文字识别功能。
使用手机应用：
可以在手机上使用文字识别应用，如迅捷OCR文字识别、Google Lens等，这些应用通常提供便捷的移动设备文字识别功能。
在选择工具和软件时，需要考虑识别的准确性、处理速度、易用性以及是否需要特定的语言支持等因素。对于需要高精度识别的场景，可能需要尝试多种工具和方法，以找到最适合自己的解决方案。