由于 Fantom 语言本身不提供直接的图像处理和OCR支持，我们将通过简单的模拟程序来展示如何进行文字识别的基本流程。实际的文字识别通常涉及复杂的图像处理和机器学习，但在这个示例中，我们将重点展示如何组织这些步骤。
环境设置
你可以从 Fantom 官网 下载并安装 Fantom 语言的运行环境。Fantom 通过 fantom 命令行工具执行脚本。
代码实现
fantom
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using fan.sys.*
class TextRecognition
{
// 模拟加载图像
static Void loadImage(Str path)
{
echo("加载图像: " + path)
}
// 模拟图像预处理（例如灰度化）
static Void processImage(Str image)
{echo(image + " 转为灰度图像")
}// 模拟 OCR 识别
static Str recognizeText()
{return "模拟OCR识别结果： 'Fantom'"
}// 主程序
static Void main(Str[] args)
{// 图像路径if (args.size() != 1) {echo("请输入图像路径作为参数")return}Str imagePath = args[0]// 加载图像loadImage(imagePath)// 处理图像processImage(imagePath)// 进行文字识别Str recognizedText = recognizeText()echo("识别的文字: " + recognizedText)
}
}
代码解释
加载图像：loadImage 函数接收一个图像路径并输出加载信息。在现实应用中，加载过程会涉及使用图像处理库来读取图像文件。
图像处理：processImage 函数模拟图像的灰度化处理。在实际的 OCR 过程中，图像会被转为灰度图，进行去噪和二值化等处理以提升识别率。
文字识别：recognizeText 函数模拟文字识别过程，返回一个固定的文本 "Fantom"。在实际应用中，OCR 系统会提取图像中的文字，并返回识别结果。
主程序：在 main 函数中，首先检查输入的参数，确保用户提供了图像路径。然后依次调用加载图像、处理图像、识别文字的过程。
执行步骤
将上述代码保存为 TextRecognition.fan 文件。
在命令行中运行：
bash
fan TextRecognition.fan "path/to/your/image.png"
程序将输出模拟的文字识别结果。
输出结果
arduino
加载图像: path/to/your/image.png
path/to/your/image.png 转为灰度图像
识别的文字: Fantom
