由於 Fantom 語言本身不提供直接的影像處理和OCR支援,我們將透過簡單的模擬程式來展示如何進行文字識別的基本流程。實際的文字識別通常涉及複雜的影像處理和機器學習,但在這個示例中,我們將重點展示如何組織這些步驟。
環境設定
你可以從 Fantom 官網 下載並安裝 Fantom 語言的執行環境。Fantom 透過 fantom 命令列工具執行指令碼。
程式碼實現
fantom
using fan.sys.*
class TextRecognition
{
// 模擬載入影像
static Void loadImage(Str path)
{
echo("載入影像: " + path)
}
// 模擬影像預處理(例如灰度化)
static Void processImage(Str image)
{
echo(image + " 轉為灰度影像")
}
// 模擬 OCR 識別
static Str recognizeText()
{
return "模擬OCR識別結果: 'Fantom'"
}
// 主程式
static Void main(Str[] args)
{
// 影像路徑
if (args.size() != 1) {
echo("請輸入影像路徑作為引數")
return
}
Str imagePath = args[0]
// 載入影像
loadImage(imagePath)
// 處理影像
processImage(imagePath)
// 進行文字識別
Str recognizedText = recognizeText()
echo("識別的文字: " + recognizedText)
}
}
程式碼解釋
載入影像:loadImage 函式接收一個影像路徑並輸出載入資訊。在現實應用中,載入過程會涉及使用影像處理庫來讀取影像檔案。
影像處理:processImage 函式模擬影像的灰度化處理。在實際的 OCR 過程中,影像會被轉為灰度圖,進行去噪和二值化等處理以提升識別率。
文字識別:recognizeText 函式模擬文字識別過程,返回一個固定的文字 "Fantom"。在實際應用中,OCR 系統會提取影像中的文字,並返回識別結果。
主程式:在 main 函式中,首先檢查輸入的引數,確保使用者提供了影像路徑。然後依次呼叫載入影像、處理影像、識別文字的過程。
執行步驟
將上述程式碼儲存為 TextRecognition.fan 檔案。
在命令列中執行:
bash
fan TextRecognition.fan "path/to/your/image.png"
程式將輸出模擬的文字識別結果。
輸出結果
arduino
載入影像: path/to/your/image.png
path/to/your/image.png 轉為灰度影像
識別的文字: Fantom