这个数据集是一组用JSON文件格式存储的汉字书写数据，它详细记录了不同汉字的不同书写方式，每种书写方式通过“good”和“bad”的命名来区分书写质量。每个JSON文件包含了该汉字每个笔画的详细轨迹、书写速度以及书写力度等信息，为研究和分析汉字书写提供了丰富的动态特征数据。

这个数据集的加工方法从图像预处理开始，首先对采集到的字帖图像进行灰度化和二值化处理，以增强字符边缘和减少背景干扰。接着，利用图像分割技术将单个字符从背景中分离出来，并通过OCR技术对分割后的字符进行识别，提取出字符的文本信息。随后，结合人工审核与机器学习辅助，对字符的书写质量进行评估和标注。专家根据书法标准，将字符分为“good”和“bad”两类，并据此更新JSON文件，确保文件名以“good”或“bad”结尾，同时文件内容包含字符的位置信息和书写质量标注。在标注过程中，可能采用数据增强技术，如对字符图像进行旋转、缩放等操作，以提高模型的泛化能力。最后，对标注结果进行验证和整理，确保每个JSON文件准确反映了对应的字符书写质量，从而形成了一个结构化、高质量的标注数据集，供后续研究和模型训练使用。

这个数据集的应用场景主要包括书法教育、人工智能研究和产品设计等，可以用于开发智能书法教学系统，帮助学生通过分析笔画轨迹、速度和力度来提高书写技能；训练机器学习模型以实现书法作品的自动评价和风格分类；

{"dot_image_list": [{"valid_range": [1241, 1959, 1414, 2132], "dot_strokes": [{"start_ts": 1645584715276, "color": [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], "relative_time": [0, 1, 2, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 11], "end_ts": 1645584715287, "x": [1293, 1293, 1294, 1294, 1295, 1296, 1296, 1294, 1290, 1286], "y": [2060, 2061, 2061, 2062, 2063, 2065, 2070, 2076, 2087, 2095], "angle": [141, 141, 141, 140, 143, 135, 139, 138, 143, 139], "force": [55, 67, 85, 83, 92, 69, 27, 1, 1, 0]}, {"start_ts": 1645584715481, "color

本数据集收集了不同字各种写法的笔画轨迹数据，其中每一个json代表一个字的一种写法，并打上’good’与’bad’的标签写入json文件的文件名中 在单个json文件中，笔画的每一个属性信息被存储在一个代表该笔画的字典中，所有的笔画字典组成了一个列表，以值的形式存储在键为Dot_img_list的字典中 每一个笔画包含以下属性： 其中valid_rang表示这个字所在矩形的顶点坐标 Dot_strokes表示这个字每一个的笔画的描边信息 包括：start_stroke笔画开始时间，color笔画的颜色 relative_time表示笔画被识别到的活跃时间，end_ts表示这个笔画的技术时间， x,y代表笔迹路径上的一些坐标点 angle表示所记录下的书写的角度， force表示所记录下的书写的力度