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文档简介
本申请提出了一种汉字书写的点评方法及过该点评方法及系统能够增加汉字书写点评的2基于汉字的轮廓判断汉字所属的字体类型，根据字体类型将汉评应用程序的点评界面具有图像上传图标和使用OpenCV的轮廓检测算法找到图像对于高斯噪声，根据图像的大小选择对应的滤波器对图像中的每个像对于小噪点及空洞，对图像进行腐蚀操作以去除小的噪点，对图像进行3使用函数cv2.Canny(gray,75,200)进行Canny边缘检测得到边缘检测图像，其中75使用cv2.findContours()函数查找边缘检测图像中的轮廓；使用cv2.contourArea()函数计算轮廓的面积，并使用条件语句进行筛选得到筛选图使用cv2.drawContours()函数在筛选图像上绘制筛选出的轮廓。提取轮廓的几何形状特征以描述轮廓的整体形状形成整体特征信息将整体特征信息、轮廓点的数量特征信息、轮廓的长度特征信将特征向量输入至练好的分类器对进行识别，判断其所属的字体类根据字体类型将汉字输入至百度智能云千帆大模型平台中分析汉字显示模块，用于基于汉字的轮廓判断汉字所属的字体类型，根据当所述一个或多个程序被所述处理器执行时，实现如权利要求1_8中任一项所述的方4使用OpenCV的轮廓检测算法找到图像5使用函数cv2.GaussianBlur(gray,(5,5),0)进行模糊使用cv2.findContours()函数查找边缘检测图像中的轮廓；使用cv2.contourArea()函数计算轮廓的面积，并使用条件语句进行筛选得到筛使用cv2.drawContours()函数在筛选图像上绘制筛选出的轮廓。6个结果显示给用户。7自动进行识别，若拍了多张图片则在本次拍照结束后会跳转至图像展示界面以待选取确度值低于该阈值的像素点设置为0（黑色所有灰度值高于或等于该阈值的像素点设置为8缘检测更加准确；使用函数cv2.Canny(gray,75,200)进行Canny边缘检测得到边缘检测的预先设置的汉字点评模型分析汉字的部首、偏旁和整体结构以得到点评结果并进行显百度智能云千帆控制台中创建一个新的应用，获取对应ai模型的AppID、APIKey和Secret9
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