使用 PostScript 实现简单的 OCR 处理

PostScript 并不直接支持图像处理，因此我们将展示如何通过一些基本图像绘制和简单字符检测来模拟文字识别的概念。

读取图像并转换为灰度图
由于 PostScript 并不原生支持读取图像，这里假设我们可以将图像以数据的形式加载，并通过 PostScript 的逻辑来绘制出图像的灰度形式。

postscript
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% 定义图像数据 (假设已经转换为二进制格式)
100 100 scale % 缩放图像大小
0.5 setgray % 设置全局灰度色

% 绘制简单灰度方格模拟图像
10 10 10 {
10 10 100 {
10 10 rectfill
} for
} for
2. 图像二值化处理
通过阈值将灰度图像转换为黑白二值图像，以便识别字符区域。

postscript

/threshold 0.5 def % 二值化阈值

% 自定义灰度到二值转换的函数
/gray-to-binary {
dup threshold gt { % 大于阈值为白
1 setgray
} {
0 setgray
} ifelse
} def
3. 字符区域提取
检测图像中的字符区域并标记。我们可以使用简单的坐标遍历，假设字符在某些指定区域。

postscript

% 简单字符检测算法模拟，扫描并标记图像中的字符区域

/mark-character {
10 10 moveto % 模拟字符位置
0 0 50 50 rectstroke % 标记字符区域
} def
4. 特征提取
PostScript 无法直接处理矩阵运算，所以这里以模拟的方式来提取字符区域的简单特征，假设每个字符区域的大小和位置可用于分类。

postscript

/extract-features {
% 获取字符区域的边界框并计算宽高
/char-width 20 def
/char-height 40 def
/aspect-ratio char-width char-height div def
} def
5. 简单的字符识别
通过匹配字符特征（如宽高比例）进行简单的字符识别。

postscript

/recognize-character {
/recognized-char (?) def % 默认未识别字符为 '?'

aspect-ratio 0.5 lt { /recognized-char (A) def } if
aspect-ratio 0.75 lt { /recognized-char (B) def } if
recognized-char
} def
6. 主程序流程
综合以上步骤，完成文字识别的简单流程。

postscript

% 主函数
/load-and-recognize {
% 加载图像并转换为灰度
gray-to-binary

% 提取字符区域
mark-character

% 提取特征
extract-features

% 识别字符并显示
recognize-character show
} def

% 执行主流程
load-and-recognize
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