有什么思美国服务器路指点一下
根据 ocr 识别的速度来评分，写的越规整，（理论上)识别就越快（猜的）

乱说的哈
1. 偏旁部首拆分，和标准的偏旁部首的占比，等等进行对照。
2. 对偏旁部首本身的扭曲程度，手动标准打分，做模型进行训练。
3. 对多个字体大小和位置，作为评估指标。
4. 尝试拆解笔画，对笔画进行评估。
当然，最简单暴力的就是直接找出一堆手写样本，标定分数，训练模型。后续从上面的几个角度扩展，以及从模型的 bad case 里找思路。

数据预处理也是需要的，对齐，拉伸等等的。另外如果到笔画程度，可能需要用点几何特征。但我感觉针对特殊风格的手写体还是麻烦，比如行书。可以先限定楷体。

你测试测试 颜真卿 王羲之的 能测试通过？ 机器能懂得人类的美吗

做过才知道行不行。我觉得机器也是能理解美的。

应该拿颜真卿 王羲之的去训练就行了... 理解肯定是不能理解的

直接检测每个字，然后看看每个字的 bounding box 足不足够对齐？

工整这个概念很模糊，因为字体太多了。
我觉得可以做到判断写的字和训练集所用字体的相似程度。

如果理解指的是合理打分，不一定，我觉得大概率能；如果理解指的是表达机器本身的情感，目前是不行。目前机器缺乏自我认知的建立的机制，我觉得是前馈网络本身的缺陷，但目前也就前馈网络容易训练和改进。

开玩笑， 你看看 字帖 那字可是 ， 有的大有的小

正楷的训练集输入一个草书，必然 0 分呀
反过来，草书训练集输入一个正楷也一样
而且草书也有不同风格

美是没有标准的

美颜相机都能存在，书法为什么不行？很显然机器是可以很好地复现人的审美的。

工整的评分标准由谁来定？这个并不是代码的问题，但是是最重要的，这个没有人解决你就什么也办不到，也会是你产品的核心竞争力，但是很遗憾，它并不在你的代码上

请先定义什么是工整，cost function，然后扔进网络学习就可以拉

“标准版” 和 “手写版” 二值化后异或，1 面积 /总面积 为评分

找 20 个人，手动打分（狗头

看你指定的标准是哪种字体了

用过象辞 AI 智能练字笔套装

你这要有一个字体做为参照字体，不然你这识别就不标准了。。