书法字体识别opencv代码

下面是一个使用传统的图像处理算法进行书法字体识别的Python代码示例：

import cv2
import numpy as np
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 准备数据集
data = []
labels = []
for letter in ['0', '1', ..., '9', 'A', 'B', ..., 'Z']:
    for i in range(1, 11):
        file = 'fonts/{}{}.png'.format(letter, i)
        img = cv2.imread(file, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
        img = cv2.resize(img, (20, 20))  # 调整图像大小
        _, img = cv2.threshold(img, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)  # 二值化并取反
        data.append(img.flatten())  # 将图像展平为一维数组
        labels.append(letter)

# 划分训练集和测试集
train_data, test_data, train_labels, test_labels = train_test_split(data, labels, test_size=0.2)

# 构建分类器
clf = SVC(kernel='linear')

# 训练模型
clf.fit(train_data, train_labels)

# 使用模型进行预测
predictions = clf.predict(test_data)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(test_labels, predictions)
print('Accuracy:', accuracy)

需要注意的是，上面的代码仅是一个示例，实际应用中需要根据数据集和应用场景等因素进行相应的修改和调整。另外，传统的图像处理算法在书法字体识别方面的表现可能不如深度学习模型，但对于一些简单的场景仍然是一种有效的方法。