# 书法体识别app **Repository Path**: wu-kaige/calligraphy-recognition-app ## Basic Information - **Project Name**: 书法体识别app - **Description**: 计算机视觉书法体识别app作业 - **Primary Language**: Unknown - **License**: Not specified - **Default Branch**: master - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 1 - **Created**: 2023-05-13 - **Last Updated**: 2023-06-11 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README ## 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。 ## 项目运行效果截图 ![输入图片说明](%E8%BF%90%E8%A1%8C%E7%BB%93%E6%9E%9C%E6%88%AA%E5%9B%BE/%E7%94%9F%E6%88%90Xy%E6%88%AA%E5%9B%BE.jpg) ![输入图片说明](%E8%BF%90%E8%A1%8C%E7%BB%93%E6%9E%9C%E6%88%AA%E5%9B%BE/fit%E8%BF%90%E8%A1%8C%E7%BB%93%E6%9E%9C%E6%88%AA%E5%9B%BE.png) ![输入图片说明](%E8%BF%90%E8%A1%8C%E7%BB%93%E6%9E%9C%E6%88%AA%E5%9B%BE/predict%E8%BF%90%E8%A1%8C%E7%BB%93%E6%9E%9C.jpg) ![输入图片说明](%E8%BF%90%E8%A1%8C%E7%BB%93%E6%9E%9C%E6%88%AA%E5%9B%BE/%E8%BF%90%E8%A1%8C%E7%BB%93%E6%9E%9C.jpg) ![输入图片说明](%E8%BF%90%E8%A1%8C%E7%BB%93%E6%9E%9C%E6%88%AA%E5%9B%BE/%E8%AF%86%E5%88%AB%E7%BB%93%E6%9E%9C.jpg) ![输入图片说明](%E8%BF%90%E8%A1%8C%E7%BB%93%E6%9E%9C%E6%88%AA%E5%9B%BE/%E8%AF%86%E5%88%AB%E7%BB%93%E6%9E%9C1.jpg) ![输入图片说明](%E8%BF%90%E8%A1%8C%E7%BB%93%E6%9E%9C%E6%88%AA%E5%9B%BE/%E8%AF%86%E5%88%AB%E7%BB%93%E6%9E%9C2.jpg) ![输入图片说明](%E8%BF%90%E8%A1%8C%E7%BB%93%E6%9E%9C%E6%88%AA%E5%9B%BE/%E8%AF%86%E5%88%AB%E7%BB%93%E6%9E%9C3.jpg) ## 功能 1. 预处理图像并生成训练和测试数据集。 2. 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. 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 ## 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 作业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。 ## 个人信息 - 学号: 202052320117 - 年级: 2020 - 专业: 智能科学与技术 - 班级: 智能科学与技术一 班