# 书法体识别

**Repository Path**: wu-kaige/calligraphy-recognition

## Basic Information

- **Project Name**: 书法体识别
- **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**: 2023-06-11
- **Last Updated**: 2023-06-11

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

## 项目描述

本项目对书法字体风格识别器进行改进，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，并输出对比其不同之处
- `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](%E5%AF%B9%E6%AF%94%E7%BB%93%E6%9E%9C.png)
## 功能

1. 分别使用HOG特征提取和CNN卷积神经网络 & VGG16模型特征提取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，输出结果用以对比各种方法不同之处。


## 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。

## 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