本发明公开了一种手写汉字检测识别及字形评估方法。该方法包括汉字检测阶段、汉字识别阶段和汉字评估阶段。汉字检测阶段的流程为：对被识别图像进行二值化，提取出字迹部分，形成二值图。将二值图输入到基于yolo神经网络的特征提取模块，经过卷积层提取特征。在特征图上，对每一个像素点进行边界框的预测。对边界框进行筛选，得到预测边界框。本发明提通过yolov5s模型进行手写汉字的检测，再通过CNN模型识别裁剪得到的汉字，然后生成对应的楷书模板，并对其计算重合度，利用重合度实现了对手写汉字的评分，能够更直观地评估手写汉字的字形与楷书模板之间的差异，评价手写汉字的规范程度。