要解决表格识别OCR准确性问题，可以采用以下方法：

1. 使用图像处理技术预处理图像：通过对图像进行降噪、增强对比度、平滑处理等，可以提高图像的清晰度和可读性，从而提高OCR的准确性。

import cv2

def image_preprocessing(image):
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
    thresh = cv2.threshold(blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)[1]
    return thresh

image = cv2.imread('table_image.jpg')
preprocessed_image = image_preprocessing(image)

2. 使用OCR引擎进行识别：选择准确率高的OCR引擎，例如Tesseract OCR或Google Cloud Vision OCR，并配置相关参数，以提高表格识别的准确性。

import pytesseract

def ocr(image):
    text = pytesseract.image_to_string(image, lang='eng', config='--psm 6')
    return text

text = ocr(preprocessed_image)

3. 使用表格检测和分析算法：在OCR之前，先使用表格检测算法将图像中的表格区域定位出来，然后再对每个表格进行分析和识别，可以提高OCR的准确性。

import cv2
import pytesseract

def table_detection(image):
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)
    lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi/180, 100, minLineLength=100, maxLineGap=10)
    
    # 根据检测到的直线，计算表格的四个角点坐标并进行透视变换
    # ...
    
    return transformed_image

def ocr(image):
    text = pytesseract.image_to_string(image, lang='eng', config='--psm 6')
    return text

image = cv2.imread('table_image.jpg')
table_image = table_detection(image)
text = ocr(table_image)

以上是几种常见的解决表格识别OCR准确性问题的方法，可以根据具体情况选择合适的方法或组合多种方法进行实现。