基于卷积神经网络（CNN）的书法识别技术，旨在将输入的书法图像进行特征提取和分类，实现对不同书法风格的自动识别。
项目信息
编号：PDV-5
大小：211M
运行条件
Python开发环境：
– PyCharm的安装包：PyCharm: Python IDE for Professional Developers
– Anaconda的安装包：Anaconda | Start Coding Immediately
– Python开发版本：Python==3.8.5
需要安装依赖包：
– pip install torch==2.3.1
– pip install torchvision==0.18.1
– pip install numpy==1.24.4
– pip install scikit-learn==1.3.2
– pip install Pillow==10.3.0
项目介绍
该系统包括数据准备、模型训练、模型评估和图形用户界面（GUI）四个主要部分。在数据准备阶段，从多个书法家收集并整理训练和测试数据。
使用algorithm.py脚本对训练数据进行处理，通过CNN模型进行训练，并保存训练好的模型。模型评估通过测试数据进行，记录并分析模型的性能。在图形用户界面部分，用户可以加载书法图片，系统会调用训练好的模型进行识别并展示结果。该方法为书法字体的自动化识别提供了一种有效的解决方案。
项目数据
Tipps：在数据准备阶段，从多个书法家收集并整理训练和测试数据。
– 训练数据
– 测试数据
算法流程
代码讲解
Tipps：仅对algorithm.py部分代码简要讲解。该项目可以按需有偿讲解，提供后续答疑。
运行效果
– 运行gui.py
– 选择未在训练数据中的字体识别
– 结果分析
项目文档
Tipps：可根据您的需要有偿文档撰写及文献翻译。
– 文档格式：WORD、PPT (后续免费修改服务)
– 文献翻译：中译英、英译中 (后续免费修改服务)
远程部署
Tipps：购买后可免费协助安装，确保运行成功。
– 远程工具：Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统：Windows OS
项目文件
文件目录
Tipps：完整项目文件清单如下：
项目目录
– 1.Code (完整代码：确保运行成功)
– 2.Result (运行结果：真实运行截图)
– 3.Demo (演示视频：真实运行录制)
评论(0)