我设法将每个字符存储在位图中，并且正在寻找一种快速确定它是哪个字符的方法。
因此，我将把每个可能的字符存储到1和0的数组中，并将它们与我刚刚抓取的位图数组进行比较。
我可以做一些简单的检查，例如比较我得到的黑色像素数，比较尺寸等，但所有这些检查都很慢（只是一个猜测......）。
所以我正在寻找的是一种方法，它从底部到顶部从每个像素开始，或随机地将数组与一组数组进行比较并排序不匹配，直到只剩下一个数组。但是我该如何实现呢？
感谢您的帮助。
斯文
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在OCR世界中，很少会遇到目标资源和原始比较资源之间的“完美匹配”。
实际上这是一个巨大的科学领域，但这里有一个关于这个主题的好论文，应该给你一些基本的知识： http://www.discover.uottawa.ca/~qchen/my_papers/master_thesis.pdf
请注意，像这样的算法非常重，现在已针对标准x86 CPU进行了优化。
如果你正在寻找一个完美的匹配（我的意思是，非常完美，一直到字节到字节），你想快速简单地实现这一点，我建议做一个“快速跳过明显的不匹配” - 有点算法 - 类似于：
1）比较数组的大小，如果不同，那就不是你想要的了
2）比较每个位图的哈希值
3）逐个比较每个位/字节，一看到差异，就不是你想要的了
4）赢了，你找到了一场比赛:)）
这非常慢，取决于您要实现的目标，但易于实施并且可以正常运行。对于类似原型的应用程序来说也是如此。正如我所说，OCR（以及所有其他形式的数字信号处理）是一个巨大的研究领域，所以你不能期望人们快速地教你一个人，遗憾的是:(
祝你好运[编辑]看看你的OQ中的评论，我会说哈希表/字典数据结构对你来说是最快的。那个，或二元搜索树。两者都非常依赖你的哈希密钥生成器：）
[EDIT2（xD）]“它是由计算机生成的别名文本。背景不同，但文本总是具有相同的颜色。”那里非常重要的信息：P文本/位图的大小总是一样吗？我建议您实现自己的哈希算法，放弃预设的背景颜色，这样哈希值只取决于文本的颜色（以及这个的形状）或者只是重写目标中的所有背景像素与原始颜色相同（或者只是将原始背景设置为目标背景？再次取决于您在这里与之战斗的数据 - 需要更多信息:)）。