在本文中，我们将使用 Janet 编写一个基础的光学字符识别（OCR）程序。该程序从图像中提取字符信息并尝试识别出字符。Janet 是一种小巧且嵌入式友好的编程语言，适合编写快速高效的脚本。

安装 Janet 和依赖库
我们首先需要安装 Janet 语言及其 janet-image 库，用于图像处理。可以通过 Homebrew 或其他包管理器安装 Janet，并从 Janet 的包管理系统下载 janet-image。

bash
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安装 Janet

brew install janet

安装图像库

janet package install https://github.com/saikyun/janet-image
设计思路
由于 Janet 语言没有直接的 OCR 支持，我们可以通过以下几步来实现字符识别：

加载图像：使用图像库加载图片。
图像预处理：将图像转换为灰度图，以便更好地识别字符。
字符分割：将图像分割成多个字符单元。
字符匹配：将分割的字符与已知字符样本进行比对。
实现代码

1. 加载和处理图像
   首先，我们定义加载图像并将其转换为灰度的函数。

janet

(import image)

加载并转换图像为灰度

(defn load-grayscale-image [path]
(let [img (image/load path)
width (image/width img)
height (image/height img)]
(image/to-grayscale img)))
2. 分割图像字符
接下来，我们将图像划分为小块，以识别每个单独的字符。此处可以使用简单的阈值法，将每个字符区域单独切割出来。

janet

基于简单的灰度阈值分割字符

(defn split-characters [img threshold]
(let [width (image/width img)
height (image/height img)
chars []]
(loop [y 0]
(if (< y height)
(let [char-row (loop [x 0 row []]
(if (< x width)
(let [pixel (image/get-pixel img x y)]
(if (< (image/gray-value pixel) threshold)
(array/push row x))
(recur (inc x) row))
row))]
(array/push chars char-row)
(recur (inc y)))
chars))))
3. 进行字符匹配
在这里我们定义一个基础的字符映射库，用于比对分割出的字符。

janet

定义字符模板

(def character-templates
{"### # # ###" "A",
"# # ### # #" "B",
"### # ###" "C"})

将字符块与模板比对

(defn recognize-character [char-block]
(let [pattern (string/join " " char-block)]
(get character-templates pattern "Unknown")))
4. 解析图像和识别字符
整合上述步骤，加载图像、分割字符并识别每个字符。

janet

(defn parse-image [img-path threshold]
(let [img (load-grayscale-image img-path)
char-blocks (split-characters img threshold)
recognized-chars []]
(each char-block char-blocks
(let [char (recognize-character char-block)]
(array/push recognized-chars char)))
(string/join "" recognized-chars)))
5. 主函数
最后，我们编写主函数，运行文字识别。

janet

(defn main []
(let [result (parse-image "text_image.png" 128)]
(print "识别结果: " result)))

(main)
运行程序
将代码保存为 ocr_program.janet，并在终端运行：

bash

janet ocr_program.janet