# hanzitiqu

**Repository Path**: liu-yi-ch-en/hanzitiqu

## Basic Information

- **Project Name**: hanzitiqu
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-05-23
- **Last Updated**: 2025-05-30

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# Calligraphy Image Processing
# 书法字体图像处理项目（全新变量与风格重构）

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## 主要功能

- **split_char_img.py**  
  对原始字帖图片（如 hanzi.jpg）进行网格切分，将每个汉字单独保存为灰度图至 `char_output` 目录。切分行列数可在脚本内配置。如图所示：
  ![alt text](image.png)

- **img_steps_show.py**  
  依次展示从灰度、二值化、腐蚀、膨胀、中值滤波、闭运算、边缘检测到最终轮廓标记的每一步骤，便于理解整个图像处理流程。每一步的图片自动保存至 `steps_output` 目录，文件名按步骤命名。如图所示：

  ![alt text](steps_output/step1_gray.png)
  ![alt text](steps_output/step2_binary.png)
  ![alt text](steps_output/step3_erode.png)
  ![alt text](steps_output/step4_dilate.png)
  ![alt text](steps_output/step5_median.png)
  ![alt text](steps_output/step6_close.png)
  ![alt text](steps_output/step7_canny.png)
  ![alt text](steps_output/step8_result.png)

- **img_process_all.py**  
  将上述所有步骤的结果集中展示在一张九宫格图片中，便于整体观察和对比。最终九宫格图会自动保存为 `全过程图片汇总.png`，各步骤标题与 `img_steps_show.py` 保持一致。如图所示：
  ![alt text](全过程图片汇总.png)

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## 使用方法

1. **环境准备**
   - 安装依赖库：`matplotlib`、`numpy`、`Pillow`、`opencv-python`
   - 确保有 `SimHei.ttf` 字体文件，并设置好路径（用于中文标题显示）

2. **运行脚本**
   - `split_char_img.py`  
     将 hanzi.jpg 按 10x10 网格切分，输出每个汉字的灰度图至 `char_output` 文件夹。
   - `img_steps_show.py`  
     逐步展示并保存每个图像处理步骤的结果，所有图片保存在 `steps_output` 目录。
   - `img_process_all.py`  
     一次性输出所有处理步骤的结果到一张九宫格图，并保存为 `全过程图片汇总.png`。

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## 注意事项

- 推荐将所有输出目录（如 `char_output`、`steps_output`）设置在当前项目目录下，避免权限问题。
- 图片、字体等路径请根据实际情况修改为绝对路径或相对路径，确保脚本可正常运行。
- 若遇到“拒绝访问”或“找不到文件”类错误，请检查路径权限或文件是否存在。
- 输出图片标题为中文，需确保 matplotlib 能正确加载 SimHei.ttf 字体。

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## 目录结构示例

```
training-calligraphy-fonts-master/
├── hanzi.jpg
├── split_char_img.py
├── img_steps_show.py
├── img_process_all.py
├── char_output/
│   └── char_0_0.png ...
├── steps_output/
│   └── step1_gray.png ...
├── 全过程图片汇总.png
├── README.md
└── SimHei.ttf
```

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## 参考资料

- [OpenCV官方文档](https://docs.opencv.org/4.x/d6/d00/tutorial_py_root.html)
- [matplotlib官方文档](https://matplotlib.org/stable/index.html)

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## 个人信息

- 学号: 202352320122
- 年级: 2023
- 专业: 智能科学与技术
- 班级: 1 班