本发明涉及数据处理，尤其涉及基于书道格的书写评测方法、装置、设备及介质。
背景技术：
1、汉字，又称中文、中国字，别称方块字，是汉语的记录符号，属于表意文字的词素音节文字。汉字作为世界上最古老的文字之一，已有6000年左右的历史。中国书法在传统上一直被认为是用毛笔书写汉字、创造意境、表达情感的艺术。随着全球化和信息化时代的到来，中国传统文化特别是书法文化面临着传承与创新的双重挑战。书法，作为中华民族的文化瑰宝，不仅是一种艺术形式，更是中国精神和哲学思想的集中体现。
2、然而，在书法汉字的书写过程中，用户只能通过肉眼直觉观看做评测，缺乏在书写规范方面的参考标准技术支撑。现有技术也无法对用户的书写汉字进行量化评测，评测内容通常为差不多、还不错、好、很好等单一范围，缺乏具体且全面的评测结果，自动化程度低；也无法针对用户的书写汉字提出具体且细节的书写问题，通常是大了点、小了点、歪了点等模棱两可的描述，智能化程度低；从而导致用户的汉字书写学习效率低，书写水平提高慢。
技术实现思路
1、本发明实施例提供了一种基于书道格的书写评测方法、装置、设备及介质，以解决现有技术在书写规范方面缺乏参考标准技术支撑、评测的自动化和智能化程度低的问题。
2、一种基于书道格的书写评测方法，所述方法包括：
3、构建书道格评价参数基础库，所述书道格评价参数基础库中包括在预设的书道格上规范书写的多个汉字对应的例字图片及评价参数；
4、获取待处理的汉字图像，对所述汉字图像进行预处理；
5、采用预设的汉字对象识别模型框选出所述汉字图像中的单字区域，并进行裁剪、归一化处理生成单字图像；
6、将所述单字图像输入至预设的汉字识别模型，得到所述单字图像对应的单字向量，将所述单字向量与预设的汉字向量数据库进行比对，获取所述单字向量对应的目标例字；
7、从所述书道格评价参数基础库中获取所述目标例字对应的例字图片及评价参数；
8、将所述单字图像置于书道格中，通过预设的汉字书道格评测算法得到所述单字图像的评价参数；
9、分析所述目标例字的评价参数和所述单字图像的评价参数，生成所述单字图像的评价分析报告。
10、可选地，所述预设的书道格为正方形写字格，方格内绘制有横向的两条黄金分割线和竖向的两条黄金分割线，并以写字格中心为原点、以预设半径绘制有一个定位圆。
11、可选地，所述书道格的边界长为l，所述预设半径的范围为[0.382l，7/18l]；
12、所述例字图片中汉字的字号为0.777l，以距离所述书道格上边界或下边界1/9l的距离书写在所述书道格内。
13、可选地，所述评价参数包括汉字在书道格内的重心、形状、角度、比例、结构、拆分类型以及定位圆的位置关系；
14、所述重心为汉字轮廓在书道格中的最上坐标、最下坐标、最左坐标和最右坐标的均值，所述形状为汉字在书道格中的高度和宽度之间的比例，所述角度为汉字在书道格中的倾斜角度，所述拆分类型为汉字在书道格中的书写位置，所述比例为根据拆分类型得到的汉字在书道格各书写区域中的像素顶点的长度比值，所述结构为根据拆分类型得到的汉字在书道格各书写区域中的像素顶点的坐标，所述定位圆的位置关系包括汉字笔画与定位圆左区的最低交点坐标和汉字笔画与定位圆右区的最高交点坐标、汉字图像左侧最下像素的坐标和右侧最上像素的坐标、左区的最低交点与左侧最下像素之间的距离以及右区的最高交点与右侧最上像素之间的距离。
15、可选地，所述将所述单字向量与预设的汉字向量数据库进行比对，获取所述单字向量对应的目标例字包括：
16、将所述单字向量与预设的汉字向量数据库进行比对，得到所述单字向量与每一汉字向量之间的欧式距离；
17、获取欧式距离最小值对应的汉字向量作为所述单字向量对应的目标例字；
18、获取所述目标例字的例字名称、例字图片路径，以及计算1与所述欧式距离之差的百分比作为单字图像与目标例字的向量相似度。
19、可选地，所述分析所述目标例字的评价参数和所述单字图像的评价参数，生成所述单字图像的评价分析报告包括：
20、获取所述目标例字的评价参数和所述单字图像的评价参数中的同一项评价参数，计算所述同一项评价参数之间的差值；
21、根据所述单字图像的评价参数及其对应的权重，计算所述单字图像与目标例字的相似度；
22、根据所述单字图像的评价参数、单字图像与目标例字的评价参数差值和相似度生成所述单字图像的评价分析报告。
23、可选地，所述单字图像与目标例字的相似度的计算公式为：
24、mn_total＝mn_total0*40％+mn_total1*10％+mn_total2*10％+mn_total3*10％+mn_total4*10％+mn_total5*20％；
25、其中，mn_total表示单字图像与目标例字的相似度，mn_total0表示单字图像与目标例字的向量相似度，mn_total1表示汉字在书道格的重心，mn_total2表示汉字在书道格的形状，mn_total3表示汉字在书道格的角度，mn_total4表示汉字在书道格的比例，mn_total5表示汉字在书道格的结构以及定位圆的位置关系。
26、一种基于书道格的书写评测方法，所述装置包括：
27、构建模块，用于构建书道格评价参数基础库，所述书道格评价参数基础库中包括在预设的书道格上规范书写的多个汉字对应的例字图片及评价参数；
28、预处理模块，用于获取待处理的汉字图像，对所述汉字图像进行预处理；
29、裁剪模块，用于采用预设的汉字对象识别模型框选出所述汉字图像中的单字区域，并进行裁剪、归一化处理生成单字图像；
30、例字获取模块，用于将所述单字图像输入至预设的汉字识别模型，得到所述单字图像对应的单字向量，将所述单字向量与预设的汉字向量数据库进行比对，获取所述单字向量对应的目标例字；
31、评价参数获取模块，用于从所述书道格评价参数基础库中获取所述目标例字对应的例字图片及评价参数；
32、评测模块，用于将所述单字图像置于书道格中，通过预设的汉字书道格评测算法得到所述单字图像的评价参数；
33、分析模块，用于分析所述目标例字的评价参数和所述单字图像的评价参数，生成所述单字图像的评价分析报告。
34、一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的基于书道格的书写评测方法。
35、一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述的基于书道格的书写评测方法。
36、本发明实施例通过构建书道格评价参数基础库，所述书道格评价参数基础库中包括在预设的书道格上规范书写的多个汉字对应的例字图片及评价参数；获取待处理的汉字图像，对所述汉字图像进行预处理；将预处理后的汉字图像输入至预设的汉字对象识别模型，框选出所述汉字图像中的单字区域，生成单字图像；将所述单字图像输入至预设的汉字识别模型，得到所述单字图像对应的单字向量数据，将所述单字向量数据与预设的汉字向量数据库进行比对，获取所述单字向量数据对应的目标例字；从所述书道格评价参数基础库中获取所述目标例字对应的例字图片及评价参数；将所述单字图像置于书道格中，通过预设的汉字书道格评测算法得到所述单字图像的评价参数；分析所述目标例字的评价参数和所述单字图像的评价参数，生成所述单字图像的评价分析报告；从而实现了对汉字书写的批量评测，为用户提供了在书写规范方面的参考标准的技术支撑，提高了评测的自动化和智能化程度，能够提供具体且全面的评测结果，有利于提升用户的汉字书写学习效率和书写水平，有效地解决汉字书写展示手段单一、评价指标混乱问题、自学汉字书写时无专业老师指导。
1.一种基于书道格的书写评测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于书道格的书写评测方法，其特征在于，所述预设的书道格为正方形写字格，方格内绘制有横向的两条黄金分割线和竖向的两条黄金分割线，并以写字格中心为原点、以预设半径绘制有一个定位圆。
3.如权利要求2所述的基于书道格的书写评测方法，其特征在于，所述书道格的边界长为l，所述预设半径的范围为[0.382l，7/18l]；
4.如权利要求1所述的基于书道格的书写评测方法，其特征在于，所述评价参数包括汉字在书道格内的重心、形状、角度、比例、结构、拆分类型以及定位圆的位置关系；
5.如权利要求1所述的基于书道格的书写评测方法，其特征在于，所述将所述单字向量与预设的汉字向量数据库进行比对，获取所述单字向量对应的目标例字包括：
6.如权利要求1所述的基于书道格的书写评测方法，其特征在于，所述分析所述目标例字的评价参数和所述单字图像的评价参数，生成所述单字图像的评价分析报告包括：
7.如权利要求6所述的基于书道格的书写评测方法，其特征在于，所述单字图像与目标例字的相似度的计算公式为：
8.一种基于书道格的书写评测装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的基于书道格的书写评测方法。
10.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的基于书道格的书写评测方法。
