帮我写一个书法识别字体的代码

书法识别字体是一个比较复杂的问题，需要经过多个步骤才能实现。下面是一个简单的流程：

1. 数据集准备：收集不同字体的书法样本，制作成数据集。
2. 图片预处理：对输入的书法图片进行预处理，如图像增强、降噪、二值化等。
3. 字符分割：将预处理后的图片中的每个字符分割出来，以便单独识别。
4. 特征提取：对每个字符进行特征提取，如形态学特征、纹理特征等。
5. 字符识别：将提取出的特征输入到分类器中，进行字符识别。

下面是一个简单的Python代码示例，演示了如何实现字符分割和字符识别的部分：

import cv2
import numpy as np
import tensorflow as tf

# 加载模型
model = tf.keras.models.load_model('model.h5')

# 图片预处理
img = cv2.imread('input.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)

# 字符分割
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
rects = [cv2.boundingRect(cnt) for cnt in contours]
rects = sorted(rects, key=lambda x: x[0])

# 字符识别
for rect in rects:
    x, y, w, h = rect
    roi = thresh[y:y + h, x:x + w]
    roi = cv2.resize(roi, (28, 28), interpolation=cv2.INTER_AREA)
    roi = np.reshape(roi, (1, 28, 28, 1))
    roi = roi / 255.0
    pred = model.predict(roi)
    pred_char = chr(np.argmax(pred) + 97)
    cv2.putText(img, pred_char, (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8, (0, 0, 255), 2)

cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

需要注意的是，这个代码只是一个示例，实际应用中可能需要更多的预处理和特征提取步骤，才能获得更好的识别效果。