[发明专利]书法指导方法及装置、计算机设备及介质

权利要求书

1.一种书法指导方法，其特征在于，包括：

对输入的书法图像包含的书写文字进行文字识别，并利用基于深度神经网络的书法风格分类器对所述书写文字进行书法风格识别；

获取与所述书写文字对应的相同书法风格的标准文字所属的字帖图像；

通过基于像素分布的特征比对获取所述书写文字与所述标准文字的特征差；

根据所述特征差，生成书法指导建议并输出。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对输入的书法图像包含的书写文字进行文字识别，并利用基于深度神经网络的书法风格分类器对所述书写文字进行书法风格识别进一步包括：

基于图像分割将输入的书法图像分割为包含单个书写文字的子图像，对各子图像包含的书写文字分别进行文字识别，并利用基于深度神经网络的书法风格分类器对所述子图像包含的书写文字分别进行书法风格识别。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征差包括笔画特征差、文字间隔特征差和文字尺寸特征差中的至少一种，所述笔画特征差通过对所述书写文字和所述标准文字分别进行笔画拆分后进行笔画比对得到。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述通过基于像素分布的特征比对获取所述书写文字与所述标准文字的特征差之前，该方法还包括：通过调整书法图像或所述标准文字所属的字帖图像，使得所述书写文字与所述标准文字的尺寸及旋转角度相同。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述特征差，生成并输出书法指导建议进一步包括：根据所述特征差生成书法指导建议，并输出所述书法指导建议及包含所述标准文字的字帖图像。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述利用基于深度神经网络的书法风格分类器对所述书写文字进行书法风格识别之前，该方法还包括：利用深度神经网络对多个包含不同书法风格的标准文字的字帖图像进行训练，得到书法风格分类器。

7.一种书法指导装置，其特征在于，包括：

识别模块，用于对输入的书法图像包含的书写文字进行文字识别，并利用基于深度神经网络的书法风格分类器对所述书写文字进行书法风格识别；

获取模块，用于获取与所述书写文字对应的相同书法风格的标准文字所属的字帖图像；

比对模块，用于通过基于像素分布的特征比对获取所述书写文字与所述标准文字的特征差；

指导模块，用于根据所述特征差，生成书法指导建议并输出。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述识别模块包括分割模块和子图像识别模块；

所述分割模块，用于基于图像分割将输入的书法图像分割为包含单个书写文字的子图像；

所述子图像识别模块，用于对各子图像包含的书写文字分别进行文字识别，并利用基于深度神经网络的书法风格分类器对所述子图像包含的书写文字分别进行书法风格识别。

9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述特征差包括笔画特征差、文字间隔特征差和文字尺寸特征差中的至少一种，所述笔画特征差通过所述比对模块对所述书写文字和所述标准文字分别进行笔画拆分后进行笔画比对得到。

10.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，该装置还包括比对预处理模块，用于通过调整书法图像或所述标准文字所属的字帖图像，使得所述书写文字与所述标准文字的尺寸及旋转角度相同。

11.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述指导模块，用于据所述特征差生成书法指导建议，并输出所述书法指导建议及包含所述标准文字的字帖图像。

12.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述书法风格分类器是利用深度神经网络对多个包含不同书法风格的标准文字的字帖图像进行训练得到的。