书法练习系统架构解析：图像处理与深度学习应用

"5组-SAD文档3" 该文档详述了一个书法练习系统的整体架构，重点关注图像处理、文本纠正、推荐算法以及用户定制功能。系统利用深度学习技术，为用户提供实时的书法评分、错误反馈和字态纠正，以适应不同水平用户的个性化需求。 1. 图像处理模块 - 图像处理模块是系统的核心，它涵盖了多个关键技术： - 图像分割：将图像分解成有意义的部分，便于后续分析。 - 莫表检测：用于识别文字的结构框架。 - 文字定位：确定图像中的文字位置，以便进一步处理。 - OCR（光学字符识别）：将图像中的文字转换为可编辑的文本。 - OpenSkelenton：可能是自研的算法，用于识别和分析文字的骨架，为纠正提供基础。 2. 纠正模块 - 分为整体纠正和单字纠正两部分，主要基于文字骨架进行文本纠正。 - 整体纠正：对整段文字的布局和结构进行调整。 - 单字纠正：针对每个单独的汉字进行精确校正。 3. 成长模块 - 包含推荐算法和专家系统，旨在帮助用户提升书法技能。 - 推荐算法：根据用户的练习历史和进步情况，推荐合适的练习内容。 - 专家系统：可能包含了来自专业书法家的知识库，为用户提供专业指导。 4. 定制模块 - 用户可以生成个人风格的字体，并追踪历史记录。 - 风格迁移：让用户能将个人书写风格融入到练习中。 - 特征分类：分析用户的书写特征，以便更好地个性化推荐。 5. 文档结构 - 文档分为六个部分，清晰地展示了系统架构的各个方面： - 引言：介绍文档目的和结构。 - 架构背景：阐述系统背景和开发目标。 - 视图及其关系：详细描绘了架构的各个视图。 - 需求与架构映射：关联系统需求与实际架构。 - 附录：包含术语表和缩略语表，方便查阅。 6. 架构背景 - 系统针对书法爱好者，利用深度学习技术，解决传统书法练习中的难题。 - 技术环境需求包括数据需求，如静态数据，用于控制和参考。 此文档深入介绍了这个书法练习系统的架构设计，涵盖了从图像处理到用户交互的各个环节，展示了如何利用现代技术提升书法学习体验。通过详细的架构描述，开发者和读者可以理解系统的工作原理以及其满足用户需求的方式。