利用 D 程式語言實現文字識別程式

ttocr、com發表於2024-11-03

在本篇文章中，我們將手動實現一個簡單的文字識別程式，使用 D 程式語言。我們將透過分析影像中的畫素資料，識別出其中的字元。儘管 D 是一種較少使用的程式語言，但它的高效能和簡潔性使得我們能夠高效地進行影像處理。

環境準備
首先，確保你已經安裝了 D 程式語言的編譯器和庫。我們需要使用 derelict-stb 庫來處理影像。可以透過以下命令安裝該庫：

bash

dub add derelict-stb
程式碼結構
我們的程式將分為幾個主要部分：

載入影像檔案
轉換影像為灰度
二值化處理
識別字元
載入影像檔案
首先，我們需要載入影像檔案。以下是載入影像的程式碼：

d

import derelict.stb.stb_image;
import std.stdio;
import std.array;
import std.range;

void main(string[] args) {
if (args.length < 2) {
writeln("用法: text_recognition <影像檔案>");
return;
}

auto filePath = args[1];
int width, height, channels;
ubyte[] imageData = loadImage(filePath, width, height, channels);
if (imageData.length == 0) {
    writeln("無法載入影像檔案");
    return;
}

// 繼續後續處理...

}

ubyte[] loadImage(string filePath, ref int width, ref int height, ref int channels) {
DerelictSTBImage.load();
DerelictSTBImage.bind();

auto data = stb_image_load(filePath.toStringz(), &width, &height, &channels, 0);
if (data is null) {
    return null;
}

return cast(ubyte[])data;

}
轉換影像為灰度
接下來，我們將影像轉換為灰度圖。以下是實現的程式碼：

d

ubyte[] convertToGray(ubyte[] imageData, int width, int height, int channels) {
ubyte[] grayImage = new ubyte[width * height];
for (int i = 0; i < width * height; i++) {
int r = imageData[i * channels + 0];
int g = imageData[i * channels + 1];
int b = imageData[i * channels + 2];
grayImage[i] = cast(ubyte)((r + g + b) / 3);
}
return grayImage;
}
二值化處理
在將影像轉換為灰度後，我們需要進行二值化處理，以便提取字元。以下是相關程式碼：

d

ubyte[] binarizeImage(ubyte[] grayImage, int width, int height, ubyte threshold) {
ubyte[] binaryImage = new ubyte[width * height];
for (int i = 0; i < width * height; i++) {
binaryImage[i] = (grayImage[i] < threshold) ? 0 : 255;
}
return binaryImage;
}
字元識別
最後一步是識別字元。對於簡單的示例，我們可以使用最簡單的模板匹配方法。這裡我們只會處理一些基本字元，具體實現可根據需要擴充套件。

d

void recognizeCharacters(ubyte[] binaryImage, int width, int height) {
// 這裡實現簡單的字元識別邏輯
// 可以透過模板匹配的方法實現
// 例如，遍歷影像並與已知字元模板進行比較
}
完整程式碼
綜合以上所有程式碼，完整的程式如下：

d

import derelict.stb.stb_image;
import std.stdio;

void main(string[] args) {
if (args.length < 2) {
writeln("用法: text_recognition <影像檔案>");
return;
}

auto filePath = args[1];
int width, height, channels;
ubyte[] imageData = loadImage(filePath, width, height, channels);
if (imageData.length == 0) {
    writeln("無法載入影像檔案");
    return;
}

auto grayImage = convertToGray(imageData, width, height, channels);
auto binaryImage = binarizeImage(grayImage, width, height, 128);
recognizeCharacters(binaryImage, width, height);

}

ubyte[] loadImage(string filePath, ref int width, ref int height, ref int channels) {
DerelictSTBImage.load();
DerelictSTBImage.bind();

auto data = stb_image_load(filePath.toStringz(), &width, &height, &channels, 0);
if (data is null) {
    return null;
}

return cast(ubyte[])data;

}

ubyte[] convertToGray(ubyte[] imageData, int width, int height, int channels) {
ubyte[] grayImage = new ubyte[width * height];
for (int i = 0; i < width * height; i++) {
int r = imageData[i * channels + 0];
int g = imageData[i * channels + 1];
int b = imageData[i * channels + 2];
grayImage[i] = cast(ubyte)((r + g + b) / 3);
}
return grayImage;
}
更多內容訪問ttocr.com或聯絡1436423940
ubyte[] binarizeImage(ubyte[] grayImage, int width, int height, ubyte threshold) {
ubyte[] binaryImage = new ubyte[width * height];
for (int i = 0; i < width * height; i++) {
binaryImage[i] = (grayImage[i] < threshold) ? 0 : 255;
}
return binaryImage;
}

void recognizeCharacters(ubyte[] binaryImage, int width, int height) {
// 這裡實現簡單的字元識別邏輯
}

相關文章