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

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。

完整代码下载地址:基于Python实现的一个书法字体风格识别器源码