使用 J 语言编写文字识别程序

文字识别的关键在于图像处理和模式匹配。以下将展示如何在 J 中对字符图像进行基本的特征提取，以实现简单的字符识别功能。

1. 环境设置与图像表示
   首先，在 J 中将字符图像表示为二维数组，数组中的每个元素表示像素点（0 表示黑色，1 表示白色）：

j
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charA =: 0 1 1 1 1 0 ,: 1 0 0 0 0 1 ,: 1 1 1 1 1 1 ,: 1 0 0 0 0 1 ,: 1 0 0 0 0 1
charB =: 1 1 1 1 1 0 ,: 1 0 0 0 0 1 ,: 1 1 1 1 1 0 ,: 1 0 0 0 0 1 ,: 1 1 1 1 1 0
以上表示字符 "A" 和 "B" 的图像矩阵。

2. 计算图像特征
   我们可以通过计算每一行或每一列的黑色像素数量来提取字符的主要特征。以下函数将计算输入图像的特征向量：

j

calcFeatures =: 3 : 0
"行特征" +/ y
, "列特征" +/ |: y
)
calcFeatures 接受一个字符图像并返回行特征和列特征组合的特征向量。

3. 创建样本库
   将多个字符的特征向量保存到样本库中，以便识别时进行比对：

j

charFeatures =: (<'A'; calcFeatures charA) , (<'B'; calcFeatures charB)
4. 字符识别函数
通过比较输入字符的特征向量与样本库中的特征向量来进行识别。以下是字符识别的核心逻辑：

j

recognize =: 3 : 0
inputFeatures =: calcFeatures y
matchChar =: {~ i. 0 <./@😦-/~ inputFeatures"_) each (1 {:: charFeatures)
0 {:: matchChar
)
在 recognize 函数中，通过计算输入字符特征向量与样本特征向量之间的差异最小值来找到匹配字符。

5. 测试程序
   将测试字符输入 recognize 函数，验证其识别结果：

j

testChar =: charA
result =: recognize testChar
result
输出结果将显示识别出的字符，例如 "A" 或 "B"。