根据提供的图片，利用人工神经网络训练一个字符识别器，并利用字符图片进行测试。

好的，这个任务需要分为两个部分，训练一个字符识别器和利用字符图片进行测试。下面是具体步骤：

1. 数据准备：首先需要准备训练和测试数据。训练数据应该包括不同的字符图片，每个字符图片应该有对应的标签。测试数据应该是一些待识别的字符图片。可以使用MNIST数据集中的手写数字图片来作为字符训练数据，或者自己制作一些字符图片。

2. 特征提取：将训练数据中的字符图片转换为可以输入到神经网络中的特征向量。可以使用一些特征提取方法，比如灰度化、二值化、尺寸归一化、直方图均衡化等。

3. 神经网络设计：设计一个适合字符识别的神经网络结构。可以使用多层感知机（MLP）或卷积神经网络（CNN）等。

4. 神经网络训练：使用训练数据和设计好的神经网络进行训练，使其能够准确地识别字符。可以使用反向传播算法（Backpropagation）或其他优化算法进行网络训练。

5. 测试：使用测试数据对训练好的神经网络进行测试，评估其准确率和性能。

具体实现可以使用Python和一些常用的深度学习框架，比如TensorFlow或PyTorch。这里提供一个简单的代码示例，仅供参考：

import numpy as np
import tensorflow as tf

# 加载MNIST数据集
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()

# 特征提取
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0

# 神经网络设计
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10)
])

# 神经网络训练
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

model.fit(train_images, train_labels, epochs=10)

# 测试
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2)
print('\nTest accuracy:', test_acc)

这段代码实现了一个简单的MLP神经网络，使用MNIST数据集进行训练和测试。对于自己制作的字符数据集，需要进行类似的处理和训练。