Olá Artur!

Isso ocorre porque provavelmente em uma versão recente da biblioteca houve uma alteração pequena no algoritmo mas que foi o suficiente para influenciar no reconhecimento de algumas imagens mais “desafiadoras” (como essa, de um cenário natural). Para identificar agora a palavra BEGIN com essa imagem precisa mudar o parâmetro, deixando “psm 11” por exemplo consegue fazer o OCR do texto na caneca dessa imagem. O código fica assim então:

config_tesseract = "--tessdata-dir tessdata --psm 11"
resultado = pytesseract.image_to_data(rgb, config=config_tesseract, lang="por", output_type=Output.DICT)

Nas aulas das próximas sessões verá formas melhores de reconhecer textos em cenários naturais, então nem se preocupe muito agora em ficar escolhendo o melhor parâmetro para pegar o texto usando o Tesseract. Há métodos mais eficazes nessas situações (como por exemplo, fazer a detecção do texto antes do OCR, ou usar outro algoritmo como o EasyOCR que já oferece a localização de texto embutida no comando), e lá nessas aulas vai ser explicado o porquê são melhores nesses casos.