在2021年山东大学软件学院暑期实训的骨刻文字数字化识别项目中，我们小组进入了软件开发的关键阶段。本阶段的核心任务是将前期设计的算法模型和数据处理流程，转化为一个可实际运行、具备用户交互功能的软件系统。作为软件学院的学生，这次实训不仅是对专业知识的综合应用，更是对“山东软件开发”实践能力的一次深度锤炼。
一、开发环境与技术栈选择
项目基于Python语言进行开发，主要利用了深度学习框架PyTorch。考虑到骨刻文字图像处理的特殊性，我们选用了OpenCV进行图像预处理，如去噪、增强和分割。后端服务采用Flask框架搭建，以实现模型推理的API接口；前端则使用HTML、CSS和JavaScript构建简洁的交互界面，方便用户上传骨刻图像并查看识别结果。数据库选用MySQL，用于存储用户数据、图像元信息及识别记录。整个开发过程在山东大学提供的实验室服务器上进行，确保了计算资源的稳定。
二、核心功能模块开发
- 图像预处理模块：我们开发了自动化的图像处理流水线，能够对用户上传的骨刻拓片图像进行灰度化、二值化、轮廓检测和单字切割。这一模块的优化直接影响了后续识别的准确性，我们通过多次实验调整参数，以适配不同质量、不同来源的骨刻图像。
- 模型集成与推理模块：将训练好的卷积神经网络（CNN）模型集成到系统中是核心挑战。我们编写了模型加载和推理脚本，确保其在服务器环境中能够高效、稳定地运行。为了提高响应速度，我们实现了缓存机制，对常见字符的识别结果进行临时存储。
- Web应用开发：基于Flask，我们构建了RESTful API，定义了诸如
/upload（上传图像）、/predict（执行识别）、/history（查询历史）等端点。前端界面设计注重实用性，提供了清晰的文件上传区域、识别结果展示区（包括原图、处理后的图像、识别出的文字及可信度），以及简单的历史记录查询功能。
三、开发过程中的挑战与解决
- 性能瓶颈：初期，单次识别耗时较长。通过分析，我们发现图像预处理和模型加载是主要瓶颈。解决方案包括：对预处理算法进行代码优化；采用模型预热策略，在服务启动时即加载模型至内存；对于批量处理需求，引入简单的队列机制。
- 系统兼容性：确保软件在不同浏览器和操作系统上都能正常运行。我们进行了跨平台测试，并对前端代码进行了适配调整。
- 团队协作：作为山东软件开发团队，我们使用Git进行版本控制，遵循敏捷开发流程，定期召开站会同步进度，并使用Jira管理开发任务和Bug，有效提升了协作效率。
四、与收获
通过这一阶段的软件开发实战，我们深刻体会到将学术算法转化为实际产品的完整流程。不仅巩固了Python Web开发、深度学习部署、数据库设计等专业知识，更在实践中学习了项目管理和团队协作。此次针对骨刻文字这一独特文化遗产的数字化开发，也让我们认识到软件技术赋能传统文化研究的重要价值。作为山东大学软件学院的学生，这次实训是一次宝贵的“山东软件开发”经验，为我们未来从事相关领域的工作奠定了坚实的基础。
（注：本笔记为学习过程记录，涉及的具体代码与架构细节已做简化处理。）
