Интересовался когда-то Аски артом.
Решил попробовать поиграть с конвертацией контуров изображения в цифры.
Вот, что получилось: класс.

Умеет только формат png. И только чёрно-белые изображения.
И желательно не очень большие.
Умеет транспонировать.
Можно посмотреть здесь.
http://comb[dot]org[dot]ru/t.php

Открыл для себя, как мне кажется, мощный инструмент - imagecolorat, фактически позволяет создавать фильтры.

update:
Класс для сети Хопфилда - это к сообщениям ниже.

Дополнение:
Мне удалось использовать изображения в виде цифровых контуров для работы с сетью
Хопфилда.
Сеть удачно сопоставила и распознала, нарисованные от руки две похожие буквы.

Получилось так:
1) Получил цифровые образы двух букв п, нарисованных от руки в Pinta (это аналог Gimp).

2) Одну букву сохранил в качестве одного из четырёх образцов для сети Хопфилда.
(матрица формируется из 4-х образцов, 1 - образ буквы, 3 - имеют случайный набор)
3) Вторую отправил на вход. И чудо случилось.

Сеть сопоставила два разных изображения одной буквы и признала их идентичными. Ура!

Можно протестировать (правда, - этой целый квест):
Тут


Можно задать свои изображения:
Для преобразования png в контур: нужно задать изображения в формате png (24х18). Буквы должны иметь строго чёрный цвет (индекс 0).
Для сети формат должен быть: 1,-1 (биполярная кодировка). Формирование матрицы
осуществляется на лету.

Исходник

Добрый день!
Спасибо за информацию.
Интересно, будет ли распозновать на картике искажённые символы или строки из нескольких символов?

Доброго!
Именно вот этот вариант не распознает строку (повторю - это черновой, фактически прототип).
Искажённый символ может распознать.
В принципе в моём примере п - это и есть искажённый символ. Оба символа "п" нарисованы от руки, поэтому отличаются друг от друга. Это и можно считать искажением.
Т.е. в моём примере так и получилось, одну букву "п" сеть помнит, другую я задаю для сопоставления. И сеть отвечает, что буквы идентичны, хотя их контуры чуть-чуть отличаются по понятным причинам.

Как я понял из урока о нейронной сети Хопфилда, она как раз предназначена для распознавания подпочернных образцов.

Если задавать в качестве образцов целые слова, то можно распознавать и наборы символов.

Интересно, а если задать в качестве образцов, например, все символы латинского алфавита. Удасться распознать captcha?

Vladimir Kheifets, если написать сеть именно под этот класс символов, то, вероятно, будет работать (но надо проверять).
Может быть, для такой задачи лучше не переводить в контур изображения, а переводить
в бинарный вид в чистом виде. Но даже для изображений среднего размера - это очень большая матрица.


Однако странностей пока много с самой сетью.
Непонятно, какая у сети ёмкость. И ошибки распознавания, конечно, есть.
Тестирую. Смотрю, что происходит.
Пока вопросов больше, чем ответов.


(Добавление)
Из интересного: буква "п", набранную вручную по контуру в блокноте, распознана
как "п" рукописное:

"п" набранная