本技术涉及书法领域，具体地，涉及一种书法笔迹跨环境测评方法、装置、存储介质及电子设备。
背景技术：
1、随着社会各界对文化发扬与传承的重视，手写书法教育得到大力普及，中、小学也纷纷开设书法课程，目前对于线上环境的学生笔迹数据，是无法做到重新测评的，也无法采集到一模一样的笔迹数据进行重新测评，导致书法测评的测评条件更新时，例如书法系统版本更新时，无法对学生笔迹重新进行测评。
技术实现思路
1、本技术实施例中提供了一种书法笔迹跨环境测评方法、装置、存储介质及电子设备。
2、第一方面，本技术实施例提供一种书法笔迹跨环境测评方法，包括：
3、获取智能笔采集的笔迹原始数据，所述笔迹原始数据为用户使用所述智能笔书写形成的点阵数据；
4、将所述笔迹原始数据输入笔迹测评模块，得到解析笔迹数据以及第一测评结果；
5、将所述解析笔迹数据和/或所述第一测评结果存储于数据库；
6、响应于对所述笔迹原始数据的跨环境评测需求，对所述解析笔迹数据进行还原处理，得到还原笔迹数据；并，
7、对所述笔迹测评模块进行跨环境重配置，得到第一笔迹测评模块；
8、将所述还原笔迹数据输入所述第一笔迹测评模块，得到第二测评结果。
9、可选地，所述将所述笔迹原始数据输入笔迹测评模块，得到解析笔迹数据，包括：
10、根据所述笔迹原始数据中每一笔迹点的第一点阵坐标与第二点阵坐标、所述点阵坐标的坐标值范围以及编码范围，确定所述笔迹原始数据中每一笔迹点的解析坐标，得到所述解析笔迹数据；
11、其中，所述第一点阵坐标的分辨率与所述第二点阵坐标的分辨率不同，不同的所述笔迹原始数据解析得到的所述解析笔迹数据的数值类型相同。
12、可选地，所述对所述解析笔迹数据进行还原处理，得到还原笔迹数据，包括：
13、根据所述解析笔迹数据中每一笔迹点的解析坐标、所述点阵坐标的取值范围以及所述编码范围，确定所述解析笔迹数据中每一笔迹点的第一点阵坐标和/或第二点阵坐标，得到所述还原笔迹数据。
14、可选地，所述根据所述解析笔迹数据中每一笔迹点的解析坐标、所述点阵坐标的取值范围以及所述编码范围，确定所述解析笔迹数据中每一笔迹点的第一点阵坐标和/或第二点阵坐标，包括：
15、根据所述解析笔迹数据中每一笔迹点的解析坐标、所述点阵坐标的取值范围以及所述编码范围，确定每一所述解析笔迹数据中每一笔迹点的点阵坐标以及第三点阵坐标；
16、对所述第三点阵坐标的横坐标与纵坐标分别加一，得到所述第二点阵坐标。
17、可选地，所述根据所述笔迹原始数据中每一笔迹点的第一点阵坐标与第二点阵坐标、所述点阵坐标的坐标值范围以及编码范围，确定所述笔迹原始数据中每一笔迹点的解析坐标，得到所述解析笔迹数据，包括：
18、根据以下after[i]函数，确定所述笔迹原始数据中每一笔迹点的解析坐标：
19、after[i] = math.tointexact(math.floordiv(math.floordiv((long) (before[i] 100 + beforef[i]) txarea 100, codearea), 100))；
20、其中，before[i]表示第一目标笔迹点的第一点阵坐标的横坐标或纵坐标，beforef[i]所述第一目标笔迹点的第二点阵坐标的横坐标或纵坐标，txarea表示所述坐标值范围，codearea表示所述编码范围，long()方法用于将数值类型转换为长整型，math.floordiv()方法用于计算数值相除后的向下取整值， math.tointexact()方法用于将数值类型转换为整型数值；
21、所述第一目标笔迹点为所述笔迹原始数据中的任一笔迹点，所述第一点阵坐标的分辨率是所述第二点阵坐标的分辨率的一百倍。
22、可选地，所述根据所述解析笔迹数据中每一笔迹点的解析坐标、所述点阵坐标的取值范围以及所述编码范围，确定所述解析笔迹数据中每一笔迹点的第一点阵坐标和/或第二点阵坐标，包括：
23、根据以下before[i]函数，确定所述解析笔迹数据中每一笔迹点的点阵坐标：
24、before[i] = int((after[i] 100 txarea / codearea / 100) // 100)；
25、根据以下beforef[i]函数，确定所述解析笔迹数据中每一笔迹点的浮点坐标：
26、beforef[i] = int((after[i] 100 txarea / codearea / 100) % 100)+1
27、其中，after[i]表示第二目标笔迹点的解析坐标的横坐标或纵坐标，txarea表示所述坐标值范围，codearea表示所述编码范围，int()方法用于将数值类型转换为整型；
28、所述第二目标笔迹点为所述解析笔迹数据中的任一笔迹点，所述第一点阵坐标的分辨率是所述第二点阵坐标的分辨率的一百倍。
29、第二方面，本技术实施例提供一种书法笔迹跨环境测评装置，包括：
30、获取模块，用于获取智能笔采集的笔迹原始数据，所述笔迹原始数据为用户使用所述智能笔书写形成的点阵数据；
31、解析模块，用于将所述笔迹原始数据输入笔迹测评模块，得到解析笔迹数据以及第一测评结果；
32、存储模块，用于将所述解析笔迹数据和/或所述第一测评结果存储于数据库；
33、还原模块，用于响应于对所述笔迹原始数据的跨环境评测需求，对所述解析笔迹数据进行还原处理，得到还原笔迹数据；
34、重配置模块，用于对所述笔迹测评模块进行跨环境重配置，得到第一笔迹测评模块；
35、测评模块，用于将所述还原笔迹数据输入所述第一笔迹测评模块，得到第二测评结果。
36、可选地，所述解析模块用于：
37、根据所述笔迹原始数据中每一笔迹点的第一点阵坐标与第二点阵坐标、所述点阵坐标的坐标值范围以及编码范围，确定所述笔迹原始数据中每一笔迹点的解析坐标，得到所述解析笔迹数据；
38、其中，所述第一点阵坐标的分辨率与所述第二点阵坐标的分辨率不同，不同的所述笔迹原始数据解析得到的所述解析笔迹数据的数值类型相同。
39、第三方面，本技术实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理装置执行时实现第一方面任一项所述方法的步骤。
40、第四方面，本技术实施例提供一种电子设备，包括：
41、存储装置，其上存储有计算机程序；
42、处理装置，用于执行所述存储装置中的所述计算机程序，以实现第一方面所述方法的步骤。
43、本发明的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：首先对用户书写形成的笔迹原始数据进行采集，并将笔迹原始数据输入笔迹测评模块后将处理后的解析笔迹数据以及第一测评结果存储至数据库，以在存在跨环境测评需求时，对解析笔迹数据进行还原处理，并将还原后得到的还原笔迹数据输入跨环境重配置得到的第一笔迹测评模块得到第二测评结果，能够可靠地实现书法点阵笔迹数据跨环境进行测评，有效地提高了书法笔迹测评的灵活性，并且可以仅存储处理后的解析笔迹数据，能够有效地降低存储开销。
1.一种书法笔迹跨环境测评方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述笔迹原始数据输入笔迹测评模块，得到解析笔迹数据，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述解析笔迹数据进行还原处理，得到还原笔迹数据，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述解析笔迹数据中每一笔迹点的解析坐标、所述点阵坐标的取值范围以及所述编码范围，确定所述解析笔迹数据中每一笔迹点的第一点阵坐标和/或第二点阵坐标，包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述笔迹原始数据中每一笔迹点的第一点阵坐标与第二点阵坐标、所述点阵坐标的坐标值范围以及编码范围，确定所述笔迹原始数据中每一笔迹点的解析坐标，得到所述解析笔迹数据，包括：
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述解析笔迹数据中每一笔迹点的解析坐标、所述点阵坐标的取值范围以及所述编码范围，确定所述解析笔迹数据中每一笔迹点的第一点阵坐标和/或第二点阵坐标，包括：
7.一种书法笔迹跨环境测评装置，其特征在于，包括：
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述解析模块，用于：
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理装置执行时实现权利要求1-6中任一项所述方法的步骤。
10.一种电子设备，其特征在于，包括：
