Vyper 是一种用于编写智能合约的语言，它被设计为 Python 语言的替代品，旨在提供更简单、安全的代码。然而，Vyper 本身并不用于传统的应用程序开发或计算机视觉任务。因此，我们将通过 Vyper 语言和 Python 结合，利用 Python 中的 OCR 库来实现一个简单的文字识别功能。

在本例中，Python 将负责图像处理和文字识别，而 Vyper 将提供一个模拟的智能合约逻辑框架。

步骤 1：环境准备
安装 Python 和相关库：

首先，确保你已经安装了 Python 以及一些用于图像处理和 OCR 的库。你可以使用以下命令安装 Tesseract 和 pytesseract：

bash

sudo apt-get install tesseract-ocr
pip install pytesseract pillow
安装 Vyper：

Vyper 本身用于智能合约编写，但与 OCR 任务无关。你可以通过以下命令安装 Vyper：

bash

pip install vyper
步骤 2：编写 Python 代码实现 OCR
在 Python 中，我们将使用 Pillow 库来加载图片，使用 pytesseract 库来提取图片中的文字。

以下是使用 Python 编写的文字识别代码：

python

from PIL import Image
import pytesseract

def ocr_from_image(image_path):
# 打开图像文件
image = Image.open(image_path)

# 使用 pytesseract 提取图像中的文字
text = pytesseract.image_to_string(image)

return text

if name == "main":
image_path = 'sample_image.png' # 输入图像路径
text = ocr_from_image(image_path)
print("识别到的文字：")
print(text)
步骤 3：编写 Vyper 智能合约
在这个示例中，Vyper 主要用于模拟一个存储和管理识别结果的智能合约。实际的文字识别任务由 Python 完成，Vyper 则用来处理合约和存储过程。

这是一个简单的 Vyper 智能合约，用于存储 OCR 结果：

python

文件名：ocr_contract.vy

Vyper 智能合约

这是一个简单的智能合约，用于存储 OCR 识别结果

ocr_result: public(string)

@public更多内容访问ttocr.com或联系1436423940
def store_result(result: string):
self.ocr_result = result
步骤 4：运行和集成
运行 Python 脚本： 使用 Python 执行图像识别任务，并获取图像中的文本：

python ocr_script.py
它将返回识别出来的文字。

部署 Vyper 合约： 你可以将识别到的文本存储到智能合约中。这里我们只展示如何存储到智能合约：

bash

vyper ocr_contract.vy
然后，你可以在 Python 中与合约交互，调用存储函数来保存 OCR 结果（可以通过 Web3.py 或其它方法）。