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dailenson
真的有能复现出理想结果，不狂草的吗？作者大大还能复现出不？
有没有大佬能正常复现出不狂草的字体的。我已经试过二值化了，我是通过夸克扫描王扫描之后，用的lssues区的一段代码二值化，还是没什么用，就是一狂到底，根本没有不狂草的例子，有没有什么解决办法，微调是微调代码还是微调输入的图片？
小白选手，真心求学，真的想拥有一套自己的字体，假如你那边你那边能复现也行，可有偿。
from PIL import Image
import os
# 设置二值化阈值
threshold = 128
current_dir = os.getcwd()
for filename in os.listdir(current_dir):
if filename.endswith(('.jpg', '.png')):
img = Image.open(filename)
gray_img = img.convert('L')
binary_img = gray_img.point(lambda x: 255 if x > threshold else 0, '1')
binary_filename = filename.rsplit('.', 1)[0] + '_binary.' + filename.rsplit('.', 1)[1]
binary_img.save(binary_filename)
print(f"保存为：{binary_filename}")
try:
os.remove(filename)
print(f"已删除：{filename}")
except OSError as e:
print(f"无法删除 {filename}.{e.strerror}")
厉害。应该是目前为止复现结果最好的了，你关掉了压力输入这一点很重要，这样笔画就是均匀的了。
对了，没有英文输入怎么办，我还指望它给我写实验报告呜呜呜
https://www.bilibili.com/video/BV1ri4y1o7hj/?vd_source=16ed56ce6ce6d7c53438afb279557d9d 这个似乎是可行的转ttf方案
@dailenson 现在有一个难受的事情：potrace太老了，而且win上难用，如何转化成svg成为极大的问题，vectormagic也许是解决方案，但是这是付费软件。
补充目前使用的情况：有几个字就是写不好，比如“双”字总是会自己跑到上面去；输入数据太多（我这里是12400+3070本子）超过200个左右就好像不正常出图了，第一批64个出完就不动了，感觉90个输入左右可能是合适的
可能 ostu 这些算法直接处理更好？ 另外提一个思路：作者有没有考虑过一些类似Xiaolin Wu，或者一些 dithering 方法（Floyd Steinberg），以支持在二值化图像中类似笔画粗细和一些复杂手写字符的表示？还有一个麻烦就是连字处理，英文只用支持一些常见的连字，比如 tt，fi，ff，中文就麻烦了
from PIL import Image import os # 设置二值化阈值 threshold = 128 current_dir = os.getcwd() for filename in os.listdir(current_dir): if filename.endswith(('.jpg', '.png')): img = Image.open(filename) gray_img = img.convert('L') binary_img = gray_img.point(lambda x: 255 if x > threshold else 0, '1') binary_filename = filename.rsplit('.', 1)[0] + '_binary.' + filename.rsplit('.', 1)[1] binary_img.save(binary_filename) print(f"保存为：{binary_filename}") try: os.remove(filename) print(f"已删除：{filename}") except OSError as e: print(f"无法删除 {filename}.{e.strerror}")
小白，请问一下这段代码是放在哪个py文件里面吗，具体怎么使用呢？
from PIL import Image import os # 设置二值化阈值 threshold = 128 current_dir = os.getcwd() for filename in os.listdir(current_dir): if filename.endswith(('.jpg', '.png')): img = Image.open(filename) gray_img = img.convert('L') binary_img = gray_img.point(lambda x: 255 if x > threshold else 0, '1') binary_filename = filename.rsplit('.', 1)[0] + '_binary.' + filename.rsplit('.', 1)[1] binary_img.save(binary_filename) print(f"保存为：{binary_filename}") try: os.remove(filename) print(f"已删除：{filename}") except OSError as e: print(f"无法删除 {filename}.{e.strerror}")小白，请问一下这段代码是放在哪个py文件里面吗，具体怎么使用呢？
编辑成单独的.py文件，放在要处理的图片的目录下面，运行就可以了
用window自带的画图板写了30个字，跑出来效果还能可以
这个是用扫描仪扫描的40个手写，用#62 的代码切割出来的，一般环境倒也能接受，目前正在寻找标点符号的解决办法
我是sai ver.2,使用了关闭压感的数位板输入的，128x128px，宽2.7px，写了一个代码处理输入数据（二值化）,跑出来挺正
大佬,有没有你的style_samples可以发个压缩包吗,我想看看到底哪儿有问题,我的
简单说一下规律，这个模型对笔画的宽度有着十分严格的限制，只要笔画宽了，就容易出“草书” 解决方法和楼主说的一样，笔宽12，画面100% 我是拿鼠标画的，就调整成，笔宽6，画面50%，这样就方便画一点
确实，跟画笔的粗细关系很大。
第1张是按照说明，在sai里用二值笔，关闭压感，粗细为12，结果生成的还是很潦草的。
第2张，其它条件一样，就是把粗细调成3，生成的就不怎么潦草了。
第3张是在AI里，用相对细的线条写的，生成的也不怎么潦草了。
感谢 @YZcat2023 分享经验。
也分享一张生成结果。效果没有那么好，但也不算飞线飞得太厉害。
图中上半部分是二值化处理后的图片。
笔画的线条可能还是偏粗，不确定是不是这个因素，导致推理结果还是往草书的方向去演化了？ @dailenson
另外，私人化的一些步骤是：
- 手写是在iPad上用 Notes 和 Apple Pencil(一代) 完成的，屏幕上选第3种笔，因为它的笔画粗细一致，不受压感影响；设置网格背景，选较大的那个方格。
- 在iPad上截屏，然后沿着网格线裁剪，只保留包含文字的整片区域。
- 在电脑上，用代码将第2步产生的单张图片，一次性切分为每个字一张图片。
from PIL import Image
# import pytesseract
# from pypinyin import lazy_pinyin
import os
def split_images_by_word(image_path: str, output_dir: str):
# 加载图像
img = Image.open(image_path)
# 假设图像已经按网格对齐，并且网格大小相同
num_rows = 5 # 图中汉字行数
num_cols = 9 # 图中汉字列数
grid_width, grid_height = 161, 161
# 创建输出目录
os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
for row in range(num_rows):
for col in range(num_cols):
# 裁剪图像
left = col * grid_width
top = row * grid_height
right = left + grid_width
bottom = top + grid_height
cropped_img = img.crop((left, top, right, bottom))
# 使用 OCR 识别图像中的汉字
# character = pytesseract.image_to_string(cropped_img, lang='chi_sim', config='--psm 10')
# 转换汉字到拼音
# pinyin = ''.join(lazy_pinyin(character))
# print([row, col], pinyin)
filename = f"{row}{col}.png"
# 保存图像
cropped_img.save(os.path.join(output_dir, filename))
print("图像处理完成")
感谢 @YZcat2023 分享经验。
也分享一张生成结果。效果没有那么好，但也不算飞线飞得太厉害。
图中上半部分是二值化处理后的图片。
笔画的线条可能还是偏粗，不确定是不是这个因素，导致推理结果还是往草书的方向去演化了？ @dailenson
另外，私人化的一些步骤是：
- 手写是在iPad上用 Notes 和 Apple Pencil(一代) 完成的，屏幕上选第3种笔，因为它的笔画粗细一致，不受压感影响；设置网格背景，选较大的那个方格。
- 在iPad上截屏，然后沿着网格线裁剪，只保留包含文字的整片区域。
- 在电脑上，用代码将第2步产生的单张图片，一次性切分为每个字一张图片。
from PIL import Image # import pytesseract # from pypinyin import lazy_pinyin import os def split_images_by_word(image_path: str, output_dir: str): # 加载图像 img = Image.open(image_path) # 假设图像已经按网格对齐，并且网格大小相同 num_rows = 5 # 图中汉字行数 num_cols = 9 # 图中汉字列数 grid_width, grid_height = 161, 161 # 创建输出目录 os.makedirs(output_dir, exist_ok=True) for row in range(num_rows): for col in range(num_cols): # 裁剪图像 left = col * grid_width top = row * grid_height right = left + grid_width bottom = top + grid_height cropped_img = img.crop((left, top, right, bottom)) # 使用 OCR 识别图像中的汉字 # character = pytesseract.image_to_string(cropped_img, lang='chi_sim', config='--psm 10') # 转换汉字到拼音 # pinyin = ''.join(lazy_pinyin(character)) # print([row, col], pinyin) filename = f"{row}{col}.png" # 保存图像 cropped_img.save(os.path.join(output_dir, filename)) print("图像处理完成")
笔粗应该是对模型性能有影响的，可以试试不同笔粗的效果。另外，iPad用户可以跟这位童鞋交流一下，他目前用iPad可以得到满意的结果。
针对个人之前的实验方式，做了些改进。
取消了二值化处理，之前用只是为了去除网格线，但二值化处理会导致文字线条不平滑。
现在改为在裁剪图片前，提供同一组字的有网格和无网格背景的两张图片，先对有网格的选取截图区域，然后再用同样的截图区域，从无网格的图片中截取包含文字的部分。
如此处理后，生成的文字，草书现象基本可以忽略了。
但新问题是，输出与输入相比，真的很不像！特此请教两位，是哪个环节的问题呢，该如何优化？ @dailenson @YZcat2023
上方是输入，下方是输出。
针对个人之前的实验方式，做了些改进。
取消了二值化处理，之前用只是为了去除网格线，但二值化处理会导致文字线条不平滑。
现在改为在裁剪图片前，提供同一组字的有网格和无网格背景的两张图片，先对有网格的选取截图区域，然后再用同样的截图区域，从无网格的图片中截取包含文字的部分。
如此处理后，生成的文字，草书现象基本可以忽略了。
但新问题是，输出与输入相比，真的很不像！特此请教两位，是哪个环节的问题呢，该如何优化？ @dailenson @YZcat2023
上方是输入，下方是输出。
制作为字体后的输出效果。
我感觉可能是笔画宽度的问题。
针对个人之前的实验方式，做了些改进。 取消了二值化处理，之前用只是为了去除网格线，但二值化处理会导致文字线条不平滑。
现在改为在裁剪图片前，提供同一组字的有网格和无网格背景的两张图片，先对有网格的选取截图区域，然后再用同样的截图区域，从无网格的图片中截取包含文字的部分。 如此处理后，生成的文字，草书现象基本可以忽略了。 但新问题是，输出与输入相比，真的很不像！特此请教两位，是哪个环节的问题呢，该如何优化？ @dailenson @YZcat2023
我感觉可能是笔画宽度的问题。
感谢回复。
笔画宽度已经是均匀的了 https://github.com/dailenson/SDT/issues/78#issuecomment-2063162445
针对个人之前的实验方式，做了些改进。 取消了二值化处理，之前用只是为了去除网格线，但二值化处理会导致文字线条不平滑。
我感觉可能是笔画宽度的问题。
感谢回复。
笔画宽度已经是均匀的了 #78 (comment)
宽度的要求有两方面，一方面是均匀，另一方面不能太细或者太粗，我感觉你输入的参考样本太细了。还有就是参考样本的笔画颜色要求是纯黑的。
