[发明专利]一种文字外形个性化处理方法及系统

说明书

本申请公开了一种文字外形个性化处理方法及系统。方法包括：对文字进行预处理，得到文字骨架并入库；对所述文字骨架进行渲染，形成目标渲染字形，并对所述目标渲染字形进行滤镜处理；导出滤镜处理后的目标渲染字形，封装成字体安装包。本申请在形成个性化字库过程中，进行预处理步骤，充分考虑各类汉字的书写特征，因此最终渲染处理的字体字形效果更好。其次，在文字骨架渲染前对其进行各种调整，可得到各种风格的字体。最后，渲染后的字体字形包括固定模式、随机模式以及笔画关联模式，且渲染后还进行滤镜处理以得到更为丰富的风格形式，解决了现有技术中自动合成大规模中文字库效果不佳、风格较少、形式单一的问题。

技术领域

本申请涉及字形处理技术领域，具体而言，涉及一种文字外形个性化处理方法及系统。

背景技术

随着我国人民生活水平的不断提高，人们对个性字库的需求越来越大。然而，由于汉字的多样性，例如，国标GB18030-2000包含27533个汉字，即使日常使用的国标GB 2312也包含了6763个汉字，而且汉字的结构往往错综复杂，因此，使用传统方法制作一套中文字库是一项相当费时费力的任务。如何利用计算机技术实现快速自动地合成大规模中文字库成为了一个亟待解决的问题。

申请号201910649353.7的专利公布了一种汉字骨架自动合成方法及大规模中文字库的自动生成方法，将中文字符视为点的序列(即书写轨迹)，通过构建具有单调注意力机制的循环神经网络模型FontRNN来进行汉字骨架的自动合成，从少量训练样本中学习合成其余具有相同风格的汉字字符，实现汉字骨架的自动合成。本发明可克服现有汉字合成技术存在的合成汉字模糊、笔画丢失、结构错误等不足，且本发明模型可以从仅仅几百个训练样本中学习如何合成其余数千个具有相同风格的汉字字符。

但是，上述专利没有对文字骨架进行各种调整，以得到各种风格的字体。其次，其只是利用一个简单的卷积神经网络模型作为外轮廓恢复模型，恢复目标字骨架的外轮廓形状，这样形成的文字风格较为单一。上述问题目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请的主要目的在于提供一种文字外形个性化处理方法及系统，以解决现有技术中自动合成大规模中文字库效果不佳、风格较少、形式单一的问题。

为了实现上述目的，本申请提供了一种文字外形个性化处理方法，包括：

对文字进行预处理，得到文字骨架并入库；

对所述文字骨架进行渲染，形成目标渲染字形；

导出目标渲染字形，封装成字体安装包。

进一步的，所述对文字进行预处理至少包括获取文字骨架、断开文字骨架中的折线、检查笔画朝向、排除曲线笔画。

进一步的，所述文字骨架由纯线段组成，每条线段两端通过坐标点定位，所述每条线段两端的坐标点形成一个坐标数据组，文字骨架所有线段对应的坐标数据组形成坐标数据包。

进一步的，所述断开文字骨架中的折线为断开两线段端部相连的部分，使得折线形成两条分开的线段。

进一步的，所述排除曲线笔画，具体为：检查矢量文件中是否有path数据，如果有path数据将其转换为line数据，其中path数据包括至少四个不同坐标点，line数据包括线段两端的两个坐标点。

进一步的，所述对所述文字骨架进行渲染，得到个性化外形文字之前，还包括：对所述文字骨架进行调整，具体为在阈值范围内调整文字骨架中各个线段两端的坐标位置。

进一步的，所述对文字骨架进行渲染，具体为：

基于所述文字骨架中各个线段两端的坐标，以及目标渲染效果，得到各个线段两端的坐标的外部关键点位置坐标，所述外部关键点为所述线段两端的坐标外围对应的拐点；

基于所述文字骨架对应的全部所述外部关键点，形成目标渲染字形的各个笔画外部轮廓；