手写板界面设计调用ckpt模型实现

要实现手写板界面调用ckpt模型实现文字识别，可以按照以下步骤进行：

1. 设计手写板界面：可以使用常用的UI框架或者自定义视图来实现手写板的界面。手写板界面需要具备手写输入的功能，并将手写的笔迹实时显示在屏幕上。

2. 实现手写文字转换成图片：需要将手写板中的笔迹转换成图片格式，以便后续使用ckpt模型进行文字识别。这里可以使用Python的PIL库或者OpenCV库等图像处理库来实现。

3. 调用ckpt模型进行文字识别：可以使用TensorFlow或者PyTorch等深度学习框架加载ckpt模型，对手写文字的图片进行识别。模型的输入应该是手写文字的图片，输出是识别出的文字结果。

4. 将识别结果显示在界面上：将模型输出的文字结果显示在手写板界面上。

5. 完善界面交互逻辑：可以添加清除笔迹、撤销操作等功能，提高用户体验。

总体来说，这个过程需要熟悉UI设计、图像处理、深度学习模型等多个领域的知识，需要耐心和技术积累。