基于Python实现的一个书法字体风格识别器源码+使用文档（下载即用）.zip

## 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，例如保存和加载文件等。 - `image_process.py`：提供图像预处理的三种方法：（1）传统直接把图像展平. （2）HOG特征提取. （3）CNN卷积神经网络中的VGG16模型特征提取 ## 项目运行效果截图 #传统图像展平截图 【        】 ## 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 - tensorflow - Scikit-image ## 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: 202052320118 - 年级: 2020 - 专业: 智能科学与技术 - 班级: 1 班