在这篇文章中,我们将通过实现一个文字识别程序来探索 Cobra 语言。由于 Cobra 没有直接的图像处理和文字识别库,我们将重点放在基本图像处理和字符匹配上。假设我们要识别的内容是简单的图形化字符,例如将图像中的形状与预定义的字符模式进行匹配。
环境准备
首先,确保你已经安装了 Cobra 编译器,并可以在命令行中执行 cobra 命令。
代码实现
cobra
class ImageMatrix
def init(data as List<List
_data = data
def getPixel(x as Int, y as Int) as Int
return _data[x][y]
def width as Int
return _data.count
def height as Int
return _data[0].count
class SimpleOCR
_characterPatterns as Dictionary<String, List<List
def init()
_characterPatterns = Dictionary<String, List<List
def addPattern(character as String, pattern as List<List
_characterPatterns[character] = pattern
def recognize(image as ImageMatrix) as String
bestMatch = ""
bestScore = -1
for (character, pattern) in _characterPatterns
score = comparePatterns(image, ImageMatrix(pattern))
if score > bestScore
bestScore = score
bestMatch = character
return bestMatch
def comparePatterns(image as ImageMatrix, pattern as ImageMatrix) as Int
matchCount = 0
for x in 0 .. image.width
for y in 0 .. image.height
if image.getPixel(x, y) == pattern.getPixel(x, y)
matchCount += 1
return matchCount
主程序
def main
ocr = SimpleOCR()
# 添加模式,假设1和0是两种模式
ocr.addPattern("1", [
[0, 1, 0],
[1, 1, 1],
[0, 1, 0]
])
ocr.addPattern("0", [
[1, 1, 1],
[1, 0, 1],
[1, 1, 1]
])
# 待识别的图像
image = ImageMatrix([
[0, 1, 0],
[1, 1, 1],
[0, 1, 0]
])
result = ocr.recognize(image)
print "识别结果: " + result
main()
代码详解
ImageMatrix 类:此类用于表示二进制图像的像素矩阵,并提供方法来访问图像的宽度、高度和特定像素值。
SimpleOCR 类:文字识别逻辑的主要实现。addPattern 方法允许我们向识别系统中添加字符模式,recognize 方法通过计算图像与模式的匹配分数来识别字符。
字符模式的比较:comparePatterns 方法通过对比图像中的每个像素与模式中的对应像素来计算匹配得分,以此来确定最佳匹配字符。
主程序逻辑:主函数中创建了 SimpleOCR 实例,并添加了两个字符模式“1”和“0”。然后将一个图像传递给 recognize 方法进行识别,并输出结果。
运行程序
将代码保存为 ocr.cobra,然后在终端中运行以下命令:
sh
更多内容访问ttocr.com或联系1436423940
cobra ocr.cobra
输出示例
plaintext
识别结果: 1
标签:Cobra,ocr,pattern,image,基于,ImageMatrix,识别,def From: https://www.cnblogs.com/ocr12/p/18537335