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
预处理图像并生成训练和测试数据集。
使用LazyClassifier评估多个分类模型，选择F1分数最高的模型并保存。
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
确保已安装所有依赖库。
运行
1_Xy.py生成训练和测试数据集。运行
2_fit.py评估多个分类模型并保存最佳模型。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:
https://download.csdn.net/download/shiyunzhe2021/88639518
