甲骨碎片图像深度缀合模型与数据集构建实战指南，这个题目我第一次看到的时候心里是有点发怵的——它把两件都不太好干的事硬摁在了一起。一边是甲骨缀合，也就是把同一版甲骨的破碎残片重新拼回去，这事过去主要靠研究者对着拓片一张张比对，靠的是字形、断口、钻凿痕迹、骨面纹理的综合判断；另一边是图像深度学习，尤其是细粒度匹配、检索、图结构聚类这一套。把后者套到前者身上，听起来很顺，但真正下场做过就知道，卡死你的从来不是模型结构，而是数据怎么变成模型能吃的形状。这篇内容我想写给两类人：一类是有计算机视觉基础、想切入文博数字化场景的技术同学，另一类是做古文字或文物整理、想搞明白算法到底能帮上什么忙的研究者。核心关键词我会反复提到：甲骨碎片、图像缀合、断口轮廓、数据集构建、检索式匹配。整篇按我自己的实操顺序展开，从问题拆解到数据、模型、代码、评估、踩坑，能直接抄的部分我都尽量给全。
、通用调用示例、apikey、token账单(api账单))
