以OCR为例，快速使用带有枚举的二叉树

目的是创建一个可以识别图像和视频代码的mac应用程序。

我想确保即使使用大量代码，也能在不到一秒钟的时间内识别出文本。

编写代码的语言始终是英语，并且所有字母之间的宽度都相同（等宽字体）-这是用于编程的语言，在这些字体中很容易看到1和I，0和O等之间的差异，这使问题变得更加容易。

简而言之，任务分为两部分：

1.查找带有边界的字母本身

苹果的新框架Vision在其中做得很好。

2.在给定范围内识别字母

我决定不费力地检查正方形的某些像素，在该像素的边界内有字母（比方说：中心，角，边），并从是否存在字母开始对字母进行分类。

说明性示例：




怎样将这个原理图转换为代码，以免在代码中钻洞，以至于变得如此明显？

这就是二叉树的解救之道。 这是它的框架。

enum Tree<Node, Result> { ///Empty result case empty ///Result with generic type case r(Result) ///Recursive case with generic tree indirect case n(Node, Tree<Node, Result>, Tree<Node, Result>) } 

现在，基于此，我们可以将整个图形传输到代码中。

 //.c ,       ,   "H"    "O" //  .c   ,     let HorOTree = TreeOCR.n(.c, .r("H"), .r("O")) 

这就是一块木头看起来更大的样子。



您可以非常直观地分解所有内容，并轻松找到所需的字母。

最后一刻，这就是模型本身的外观，其中所有工作都在其中进行。

 extension Tree where Node == OCROperations, Result == String { func find(_ colorChecker: LetterExistenceChecker, with frame: CGRect) -> String? { switch self { case .empty: return nil case .r(let element): return element case let .n(operation, left, right): let exist = operation.action(colorChecker, frame) return (exist ? left : right).find(colorChecker, with: frame) } } } 

在这棵树中，我们传递了LetterExistenceChecker类，该类负责检查所需正方形边界内特定点的字母像素是否存在。 当然，我省略了许多细节，否则这篇文章太麻烦了。 在这里，不仅是本文提到的这两个阶段，而且还有很多，但它们被省略了，因为目标是展示如何使用二叉树和枚举。

这是该程序工作方式的演示，请注意，由于目标是仅识别带有代码的文本，因此我决定忽略所有非代码文本，以便该程序仅查找带有代码的文本。


我很高兴听到您的评论和批评。