dinkit 1.3.3

手写汉字识别库 (Digital Ink Kit)

dinkit

Digital Ink Kit — 轻量级手写汉字识别库，纯 C 实现，毫秒级响应。

PyPI version Python Platform

安装

pip install dinkit

支持 Python 3.9+，覆盖 macOS (Apple Silicon)、Linux (x86_64)、Windows (x86_64)。

快速开始

单次识别

from dinkit import recognize

strokes = [
    [[312, 211], [312, 215], [316, 231], ...],  # 第一笔
    [[382, 363], [401, 358], [420, 349], ...],  # 第二笔
]

result = recognize(strokes)
print(result)
# {'我': 3049, '找': 3784, '戌': 4144, ...}

连续识别

多次调用时用 Recognizer 复用引擎实例，避免重复初始化：

from dinkit import Recognizer

with Recognizer() as reco:
    for strokes in batch:
        result = reco.recognize(strokes)
        print(result)

笔迹格式

strokes: List[List[Tuple[int, int]]]

• 外层列表：一笔一画
• 内层列表：该笔包含的 [x, y] 坐标点序列

API 参考

recognize(strokes, top_k=10) -> Dict[str, int]

一次性调用，适合零散识别场景。

参数	类型	说明
strokes	List[List[Tuple[int, int]]]	笔迹坐标
top_k	int	返回候选数量，默认 10

返回 {汉字: 置信度} 字典，置信度越低越好（本质是匹配距离）。

Recognizer (类)

可复用的识别器，适合批量识别。

• recognize(strokes, top_k=10) — 识别笔迹，参数同上
• 支持 with Recognizer() as reco: 上下文管理器，自动释放资源

训练工具

从笔迹数据训练自定义识别模型，详见 tools/train/README.md。

cmake .. -DBUILD_TRAIN_TOOL=ON && cmake --build . --target dinkit_train
python tools/train/make_charset.py 守卫汉字战场 -o data/charset
python tools/train/convert_track.py tools/train/examples/sample_我.json -o data/train/sample.trk
./build/tools/train/dinkit_train data/charset data/train data/test build/train_work data/output

许可证

MIT