写一个书法风格识别代码案例

书法风格识别是一个比较复杂的任务，需要经过多个步骤，包括数据预处理、特征提取、模型训练等，下面是一个简单的书法风格识别代码案例，供您参考：

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

# 加载数据集
def load_dataset():
    # TODO: 加载书法图像数据集，并将每个图像的书法风格标签作为一个数组返回
    pass

# 数据预处理：将图像转换为一维向量
def preprocess_image(img):
    # TODO: 将图像转换为一维向量，并返回
    pass

# 特征提取：使用SIFT算法提取图像特征
def extract_features(img):
    sift = cv2.SIFT_create()
    keypoints, descriptors = sift.detectAndCompute(img, None)
    return descriptors if descriptors is not None else np.array([])

# 构建模型：使用支持向量机分类器
def build_model(X, y):
    # 将数据集划分为训练集和测试集
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
    # 构建SVM分类器
    svm = SVC(kernel='linear', C=1, probability=True)
    # 训练模型
    svm.fit(X_train, y_train)
    # 在测试集上进行评估
    accuracy = svm.score(X_test, y_test)
    print('Accuracy:', accuracy)
    return svm

# 加载数据集
X, y = load_dataset()
# 预处理图像数据
X = np.array([preprocess_image(img) for img in X])
# 提取图像特征
X = np.array([extract_features(img) for img in X])
# 构建模型
model = build_model(X, y)

需要注意的是，上述代码只是一个简单的示例，实际的书法风格识别任务需要更加细致的设计和完善。