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文章目录
- 一项目简介
- 1. 数据获取
- 2. 深度学习模型训练
- 3. 图像相似度评估
- 4. 结果展示
- 二、功能
- 三、系统
- 四. 总结
一项目简介
基于深度学习的Python+OpenCV的甲骨文相似度评估系统（Oracle Bone Inscription Similarity Assessment System）是一个用于比较甲骨文图像相似度的工具。该系统结合了深度学习技术和Python编程语言以及OpenCV库，提供了一种有效的方法来评估甲骨文的形状、结构和特征之间的相似度。
1. 数据获取
系统需要大量的甲骨文图像数据集，包括不同风格和时期的甲骨文。这些图像用于训练深度学习模型，以便系统能够理解并比较不同甲骨文的特征。
2. 深度学习模型训练
使用采集的甲骨文图像数据对深度学习模型进行训练，使其能够学习甲骨文的表示和相似度计算。训练后的模型能够捕捉甲骨文的关键特征，从而实现准确的相似度评估。
3. 图像相似度评估
将训练好的深度学习模型嵌入Python+OpenCV系统，用于实现甲骨文图像的相似度评估。系统可以接收用户输入的两幅甲骨文图像，计算它们之间的相似度并提供相应的分数。
4. 结果展示
系统通过图形界面或命令行方式展示相似度评估的结果，帮助用户了解甲骨文图像之间的相似性程度。
二、功能
环境：Python3.6.8、OpenCV3.4、PyQt5、dlib、Pycharm2020
简介：基于Python+OpenCV甲骨文相似度评估系统(GUI界面)
三、系统
四. 总结
基于深度学习的Python+OpenCV的甲骨文相似度评估系统为研究人员提供了一种便捷而准确的工具，用于比较和评估甲骨文图像的相似度。
