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chinese-calligraphy-recognition中国书法识别

Agent Skill

chinese-calligraphy-recognition 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

8,355

周安装

338

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

2,623
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:chinese-calligraphy-recognition(中国书法识别)
来源仓库:https://github.com/jfxia/chinese-calligraphy-recognition
安装命令:
openclaw skills install chinese-calligraphy-recognition
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install chinese-calligraphy-recognition

简介

汉字书法字体识别技能。用于识别书法图片中的字体类型,包括楷书、行书、草书、篆书、隶书等。 当用户上传书法图片并要求识别字体时触发此技能。 适用于书法作品鉴赏、古籍研究、书法学习、文物鉴定等场景。 模型地址: https://huggingface.co/spaces/jfxia/shufa

SKILL.md

AIGC
ContentProducer
Minimax Agent AI
ContentPropagator
Minimax Agent AI
Label
AIGC
ProduceID
00000000000000000000000000000000
PropagateID
00000000000000000000000000000000
ReservedCode1
3046022100d61658ffc6f5bdbf4ebb1716d5aa7dca050f66263bf32e213943418ffb16c55e0221009c2d3c375e8dec9ad5ed853b5a5a4362d57952f6e99e4e4f90c085f47204f159
ReservedCode2
3045022010f2180d5d9d279369f3095ce2c44b7239bd3cdd2bcac43073b1d6e2caf25ae8022100c578ab0227680f8486e4611e114f91c031192271e6475de8a9da186806f3179a
description
|-
name
shufa-recognition

汉字书法字体识别技能

功能概述

本技能调用 HuggingFace Spaces 上的书法识别模型(jfxia/shufa)来识别书法图片中的字体类型。

支持的字体类型

根据书法识别模型,支持以下字体识别:

字体类型说明
楷书标准楷体,如欧阳询、颜真卿、柳公权字体
行书行云流水,如王羲之、米芾字体
草书狂放不羁,如怀素、张旭字体
篆书大篆、小篆
隶书汉隶风格
魏碑魏碑体

使用方法

1. 图像输入

支持以下输入方式:

  • 直接上传图片:用户上传书法图片文件(PNG、JPG、JPEG、BMP 等格式)
  • 图片URL:提供图片的网络链接

2. API 调用

使用 HuggingFace Inference API 进行预测:

import requests

# 方法一:使用 HuggingFace Inference API
API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/xiajingfeng/shufa"
headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_API_TOKEN"}

def query(filename):
    with open(filename, "rb") as f:
        data = f.read()
    response = requests.post(API_URL, headers=headers, data=data)
    return response.json()

# 方法二:使用 HuggingFace Space (Gradio UI)
# 直接通过 HTTP 请求调用 Space 的 API
SPACE_URL = "https://xiajingfeng-shufa.hf.space"

3. 返回结果

模型返回识别结果,包括:

{
  "label": "行书",
  "confidence": 0.85,
  "scores": [
    {"label": "行书", "score": 0.85},
    {"label": "楷书", "score": 0.10},
    {"label": "草书", "score": 0.03},
    {"label": "篆书", "score": 0.01},
    {"label": "隶书", "score": 0.01}
  ]
}

识别流程

用户上传书法图片
    │
    ▼
图片预处理
    │
    ├── 格式转换
    ├── 尺寸调整
    └── 质量检查
    │
    ▼
调用识别模型
    │
    ├── API 请求
    ├── 模型推理
    └── 结果解析
    │
    ▼
返回识别结果
    │
    ├── 字体类型
    ├── 置信度
    └── 备选字体

使用示例

示例 1:识别上传的图片

用户输入

请识别这张书法图片是什么字体?

(上传书法图片)

处理流程

  1. 接收用户上传的图片
  2. 进行图片预处理
  3. 调用书法识别 API
  4. 返回识别结果

返回结果

识别结果:行书(置信度 85%) 备选字体:楷书(10%)、草书(3%)

示例 2:识别图片URL

用户输入

识别这个链接中的书法字体:https://example.com/calligraphy.jpg

处理流程

  1. 下载图片
  2. 调用识别 API
  3. 返回结果

注意事项

  1. 图片质量:识别效果与图片质量密切相关,建议使用清晰、完整的书法图片
  2. 图片内容:图片中应包含完整的汉字,避免只识别单个笔画
  3. 混合字体:如果图片中包含多种字体,模型会返回主要字体
  4. API 限制:注意 HuggingFace API 的调用频率限制

错误处理

错误类型说明处理方式
图片格式不支持上传了不支持的图片格式提示用户使用支持的格式
图片过大图片超过 API 限制自动压缩或提示用户
API 调用失败网络问题或 API 不可用重试或提示稍后重试
识别失败模型无法识别返回"无法识别"并说明原因

相关工具

本技能可能需要使用以下工具:

  • images_understand - 图片理解分析
  • extract_content_from_websites - 从网页提取图片
  • images_search_and_download - 搜索并下载图片
  • image_synthesize - 图片合成(生成书法风格图片)

扩展功能

除了基本的字体识别,还可以扩展以下功能:

  1. 字体风格分析:分析书法的具体风格特点
  2. 作者推断:根据风格推断可能的书法家
  3. 年代鉴定:估计书法作品的大致年代
  4. 临摹建议:提供临摹建议和学习路径

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

74.06%
按下载量换算1,943

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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