# 书法识别2.0

**Repository Path**: Red-Velvet/calligraphy-recognition-2.0

## Basic Information

- **Project Name**: 书法识别2.0
- **Description**: 分别使用HOG特征提取和CNN卷积神经网络 & VGG16模型特征提取改进CV项目: 书法体识别APP (v1)项目
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 1
- **Created**: 2023-06-11
- **Last Updated**: 2024-12-21

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 书法识别2.0
## 项目描述

本项目是一个书法字体风格识别器，通过输入图片，识别出图片中的书法字体风格。项目包含以下文件：
- `0_setting.yaml`：配置文件，包含书法字体风格列表、图片调整大小的目标尺寸等设置。
- `1_Xy.py`：预处理图像、生成训练和测试数据集。
- `2_fit.py`：使用LazyClassifier评估多个分类模型，选择F1分数最高的模型并保存。
- `3_predict.py`：创建一个简单的图形用户界面，用户可以选择图像，程序会显示预测的书法字体风格。
- `util.py`：包含一些辅助功能，例如图像预处理、保存和加载文件等。
改进的特点:对比使用了传统把图像展平，HOG和VGG三种处理方式下的lazypredict训练结果

## 项目运行效果截图
![输入图片说明](%E4%BC%A0%E7%BB%9F%E5%B1%95%E5%B9%B3%E7%9A%84%E6%96%B9%E5%BC%8F.png)
![输入图片说明](%E4%BC%A0%E7%BB%9F%E5%B1%95%E5%B9%B3%E6%96%B9%E6%B3%95%E7%9A%84%E8%AE%AD%E7%BB%83%E7%BB%93%E6%9E%9C.png)
![输入图片说明](HOG%E6%BB%A4%E6%B3%A2.png)
![输入图片说明](hog%E7%9A%84%E8%AE%AD%E7%BB%83%E7%BB%93%E6%9E%9C.png)
![输入图片说明](VGG%E6%96%B9%E5%BC%8F%E8%BE%93%E5%87%BA%E7%9A%84%E7%BB%93%E6%9E%9C.png)
![输入图片说明](VGG%E7%9A%84%E8%AE%AD%E7%BB%83%E7%BB%93%E6%9E%9C.png)
## 功能

1. 预处理图像并生成训练和测试数据集。
2. 使用了传统把图像展平，HOG和VGG三种方式分别进行预处理
3. 使用LazyClassifier评估多个分类模型，选择F1分数最高的模型并保存。
4. 创建一个简单的图形用户界面，用户可以选择图像，程序会显示预测的书法字体风格。

## 依赖

- Python
- Scikit-learn
- LazyPredict
- OpenCV
- PIL
- Tkinter
- PyYAML
- tensorflow
## 使用

1. 确保已安装所有依赖库。
2. 运行 `1_Xy.py` 生成训练和测试数据集。
3. 运行 `2_fit.py` 评估多个分类模型并保存最佳模型。
4. 运行 `3_predict.py` 启动图形用户界面，选择图像进行预测。

## 注意
- 在 wolai 页面下载书法字体文件 `shufa.zip`
- 请按照配置文件 `0_setting.yaml` 中的设置生成相关的文件夹，和放置文件位置。
- 请确保已安装所有依赖库。