要识别程序图标中的文字，可以使用光学字符识别（OCR）技术。以下是使用Python和Tesseract OCR引擎进行文字识别的步骤：
安装Tesseract和pytesseract库
安装Tesseract OCR引擎。具体安装方法请参考官方文档。
安装pytesseract库，这是一个Python封装，用于调用Tesseract引擎。在命令行中运行以下命令：
```bash
pip install pytesseract
```
配置Tesseract路径
如果你在Windows上安装的Tesseract不在系统环境变量中，需要手动配置Tesseract的路径。在Python代码中设置Tesseract的路径，例如：
```python
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe'
```
使用Python进行文字识别
导入必要的库：
```python
from PIL import Image
import pytesseract
```
打开图片并进行OCR识别：
```python
打开图片
image = Image.open（'path_to_your_image.png'）
进行OCR识别
text = pytesseract.image_to_string（image）
print（text）
```
图像预处理（可选）：
如果图片质量不佳，可以进行一些预处理操作，如灰度化、二值化、降噪等，以提高识别准确率。以下是一个简单的预处理示例：
```python
import cv2
import numpy as np
def preprocess_image（image_path）:
读取图片
img = cv2.imread（image_path）
转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor（img, cv2.COLOR_BGR2GRAY）
二值化处理
_, binary = cv2.threshold（gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU）
降噪
denoised = cv2.medianBlur（binary, 3）
return denoised
使用预处理后的图片进行识别
processed_image = preprocess_image（'path_to_your_image.png'）
text = pytesseract.image_to_string（processed_image）
print（text）
```
通过以上步骤，你可以识别程序图标中的文字。如果需要识别特定语言的文字，可以在`pytesseract.image_to_string`函数中指定`lang`参数，例如：
```python
text = pytesseract.image_to_string（image, lang='chi_sim'） 简体中文
text = pytesseract.image_to_string（image, lang='eng'） 英文
```