Распознаватель шрифта по картинке: Определить шрифт по картинке онлайн

Шрифт 

Содержание

Как найти нужный шрифт, не зная его названия? / Хабр

Я уверен, что у любого дизайнера был такой момент, когда он видел где-то какой-то шрифт, который так мог бы пригодится в проекте, но… что за шрифт?.. Ответ на этот вопрос затаился в глубине Вашего сознания, либо в глубине Вашего «незнания» (что разумеется простительно).

В этой статье мы рассмотрим несколько ресурсов, которые могут помочь вам в идентификации понравившегося шрифта.

Конечно, нельзя рассчитывать, что эти источники дадут вам 100 процентную уверенность в том что вы найдете нужный шрифт, но что помогут, так это точно.

What The Font?!

Graphic Design Blog полезный ресурс, но может помочь лишь в том случае, если вы знаете имя дизайнера или студию, создавшего шрифт. Список студий и дизайнеров весьма обширный и поиск шрифта в разы упрощается. Но, что делать, если вы видите шрифт в первый раз?

What The Font — известный ресурс, который поможет найти шрифт по загруженной картинке.

Могу сказать, что получаются довольно-таки неожиданные результаты.

Шаг 1: Загрузите картинку. Если картинка с фоновым шумом или с недостаточным контрастом, будь добры потратить несколько минут в Photoshop, что бы довести картинку до ума.

Шаг 2: После загрузки картинки, проверьте, что What The Font правильно определил глифы, и лишь после этого жмите «поиск».

Вкратце, ГЛИФ — это графический образ знака. Один знак может соответствовать нескольким глифам; строчная «а», капительная «а» и альтернативный вариант строчной «а» с росчерком являются одним и тем же знаком, но в то же время это три разных глифа (графемы).

С другой стороны, один глиф также может соответствовать комбинации нескольких знаков, например лигатура «ffi», являясь единой графемой, соответствует последовательности трех знаков: f, f и i. Т.о. для программы проверки орфографии слово suffix будет состоять из 6 знаков, а графический процессор выдаст на экран 4 глифа.

Сначала я загрузил эту картинку:

В результатах поиска, What The Font мне выдал 24 варианта. К чести What The Font могу сказать, что некоторые шрифты из списка были похожи на Adobe Garamond Pro.

Но я загрузил маленькую картинку.

Увеличив размер картинки (максимум 360 на 275 пикселей), список резко сократился:

Minion Regular Small Caps & Oldstyle Figures
Minion Regular
Adobe Garamond

Где, как вы видите, нашелся и правильный шрифт (хотя не совсем точно, между Adobe Garamond и Adobe Garamond Pro, все-таки разница, хоть и небольшая, но есть), если бы я увеличил размер картинки еще больше, то идентификация прошла бы успешно, но мне уже было лень проверять.

Если же What The Font не смог определить шрифт, то Вам в помощь его форум, местожительство шрифтовых гурманов, где вам обязательно помогут с поиском.

Typophile


Отличное сообщество, огромное количество ресурсов, блогов, новостей связных с типографской культурой. Есть даже typography Wiki.

Да, у Typophile нет автоматического идентификатора шрифтов, но зато имеющееся сообщество поможет Вам гораздо лучше, чем какая-то программа.

FontShop

Еще один отличный сайт по типографике. Одно название говорит, само за себя. Обширный контент, блог, часто обновляемые новости и обзоры.

Подход Fontshop в определении шрифта оригинален: сначала вы определяете общую форму шрифта, затем по нарастающей, вы отвечаете на все более сложные вопросы.

Это сервис хорош, не только как инструмент, который помогает идентифицировать шрифт, но и как отличное подспорье для поиска подходящих для вашего проекта шрифта.

Identifont

Это сайт, дает новый поход к поиску с относительным результатом. Identifont задает вопросы, по типу «Имеют ли буквы серифы?» или «Какой формы серифы?»

После этого, Identifont постарается дать ответ на основе заданных вопросов.

Да, конечно, определить неизвестный шрифт нелегко. Никто наверняка не знает, сколько шрифтов было создано за всю историю типографики. Как бы то ни было, он точно есть среди сотни тысяч шрифтов.

Процесс поиска нужного шрифта нельзя назвать бесполезным. Во время поиска, Вы найдете массу интересного не только по какому-то определенному шрифту, но в целом по его собратьям.

Хотя, это уже философия, так как это правило можно применить к любому делу.

Удачного поиска!

Вольный и упрощенный перевод статьи — Identify That Font.

Использование функции «Сканер текста» для взаимодействия с контентом фото или видео на iPhone

При просмотре фото или приостановке видео в приложении «Фото»  функция «Сканер текста» распознает текст и другую информацию на изображении, позволяя разными способами с ней взаимодействовать. Можно выбрать текст, чтобы скопировать, отправить или перевести его, или использовать быстрые действия, чтобы позвонить по телефону, открыть веб-сайт или конвертировать валюту.

Функция «Сканер текста» доступна на поддерживаемых моделях и может использоваться в приложениях Safari, Камера, Просмотр и т. д.

Включение функции «Сканер текста»

Перед началом использования функции «Сканер текста» убедитесь, что она включена для всех поддерживаемых языков.

  1. Откройте «Настройки»  > «Основные» > «Язык и регион».

  2. Включите «Сканер текста» (зеленый цвет означает, что параметр включен).

Копирование, перевод и поиск текста на фото и в видео

  1. Откройте фото или поставьте видео, содержащее текст, на паузу.

  2. Коснитесь , затем коснитесь выбранного текста и удерживайте его.

  3. Используйте точки захвата для выбора нужного текста, затем выполните одно из приведенных ниже действий.

    • Скопировать текст. Копирование текста для вставки в другое приложение, такое как Заметки или Сообщения.

    • Выбрать все. Выбор всего текста в кадре.

    • Найти. Отображение персонализированных веб-предложений.

    • Перевести. Перевод текста.

    • Поиск в интернете. Поиск выделенного текста в интернете.

    • Поделиться. Отправка текста через AirDrop, Сообщения, Почту или другими доступными способами.

    В зависимости от того, что изображено на фотографии, можно коснуться быстрого действия в нижней части экрана, чтобы выполнить такие действия, как совершение телефонного вызова, открытие веб-сайта, создание электронного письма, конвертирование валют и многого другого.

  4. Коснитесь  для возврата к фото или видео.

Работа с фотографией или видео с помощью быстрых действий

В зависимости от содержания фотографии или видео, можно коснуться быстрого действия в нижней части экрана, чтобы выполнить такие действия, как совершение телефонного вызова, построение маршрута, перевод на другие языки, конвертирование валют и многое другое.

  1. В приложении «Фото» откройте фото или поставьте видео, содержащее текст, на паузу.

  2. Коснитесь .

  3. Коснитесь быстрого действия в нижней части экрана.

  4. Коснитесь  для возврата к фото или видео.

Функция «Сканер текста» доступна не во всех регионах и не на всех языках. См. Доступность функций iOS и iPadOS.

См. такжеИспользование функции «Сканер текста» с помощью камеры iPhoneИспользование функции «Что на картинке?» для распознавания объектов на фото на iPhone

Распознавание шрифтов с помощью глубокого обучения | Джехад Мохамед | MLearning.ai

Сканируется каллиграфия А.

Это основано на DeepFont Paper, методе, созданном Adobe.Inc для обнаружения шрифта на изображениях с использованием глубокого обучения. Они опубликовали свою работу в виде документа для общественности, и реализованный код является производным от того же. В этом блоге обсуждаются необходимые шаги, а также дается обзор кода.

Ключевые точки DeepFont:

  • Он обучен на наборе данных AdobeVFR, который содержит 2383 Шрифт Категории!
  • Его CNN адаптирована к предметной области (Нажмите здесь, чтобы узнать больше)
  • Его обучение основано на сжатии модели

Прежде чем мы начнем — давайте начнем с того, какие библиотеки нам нужны.

  Из  Matplotlib.pyplot  Import  Imshow 
  Импорт  Matplotlib.cm  AS  CM 
  Импорт  MATPLOTLIB.PYLAB  AS  
  от  KERS.POLAB  AS  
  от  KERS.PROCESS.0006  ImageDataGenerator 
   import   numpy   as   np 
   import   PIL 
   from   PIL   import   ImageFilter 
   import   cv2 
   import   itertools 
   import   random 
   import   keras 
   import   imutils 
  из  imutils  импорт  путей 
  импорт  os 
  из  keras  импорт  оптимизаторы 
  from   keras.preprocessing.image   import   img_to_array 
   from   sklearn. model_selection   import   train_test_split 
   from   keras.utils   import   to_categorical 
   from   keras   import   callbacks 
   from   keras.models  импорт  последовательный 
  из  keras.layers.normalization  импорт  BatchNormalization 
  из  keras.layers 9Импорт  Lense, Lense, выбросы, выброшенные, выбросы 
  из  Keras.layers  Import  Conv2d, MaxPooling2d, Upsampling2d, Conv2dtranspose 
  от  Keras  Import   
 Will Will Will Will Will 
. 
 Will Will Will Will Will in 
. 
 Will Will Will Will Will Will in 
 
.  % % % % % %. манипулировать изображениями, давайте возьмем PIL (библиотеку изображений Python) и создадим функцию для чтения изображения из каталога и изменения размера по мере необходимости.  
 
  деф  pil_image(img_path): 
 пил_им  =  пил  .  Изображение  .  открыть (img_path)  .  convert('L') 
 pil_im  =  pil_im  .  resize((105,105)) 
  #imshow(np.asarray(pil_im))  
  return  pil_im 
 Теперь мы разобьем всю работу на 4 шага или фазы.
 Шаг 1: Набор данных 
 Поскольку ссылка на набор данных AdobeVFR имеет огромный размер и содержит множество категорий шрифтов, простой способ обойти это — создать собственный набор данных на основе необходимых исправлений шрифтов с помощью TextRecognitionDataGenerator github.
 Когда у вас есть набор образцов, вы готовы к работе!
 Шаг 2: Предварительная обработка данных 
 Шрифты не похожи на объекты, и для классификации их функций требуется огромная пространственная информация. Чтобы определить очень незначительное изменение характеристик, DeepFont использует определенные методы предварительной обработки, а именно:
  •  Шум
  •  Размытие
  •  Перспективное вращение
  •  Затенение (градиентное освещение)
  •  Переменный интервал между символами
  •  Переменное соотношение сторон
 Исходя из этого — у нас есть  функции  для каждого из шагов аугментации:
  def  Noise_image(pil_im): 
  # Добавление шума к изображению  ASARRAY (PIL_IM) 
 Среднее  =  0,0  # Некоторая постоянная  
 Std  =  5  # Некоторая постоянная (стандартное отклонение)  
 NOISY_IMG  = 66 IMG_ARRAY  +  NP .   случайное  .  нормальное (среднее, станд., img_array  .  форма) 
 noisy_img_clipped  =  np  .  клип(noisy_img, 0, 255) 
 шум_img  =  PIL  .  Изображение  .  fromarray(np  .  uint8(noisy_img_clipped)) 
 шум_изображения  =  шум_изображения  .  resize((105,105)) 
  return  Noise_img 
  def  blur_image(pil_im): 
  #Добавление размытия к изображению  
 blur_img  =  pil_im 
3 . 
 filter(ImageFilter  .  GaussianBlur(радиус  =  3)) 
 blur_img  =  blur_img  .  resize((105,105)) 
  return  blur_img 
  def  affine_rotation(img): 
 строк, столбцов  =  img  .  shape 
 point1  =  np  .   float32([[10, 10], [30, 10], [10, 30]]) 
 point2  =  np  .  float32([[20, 15], [40, 10], [20, 40]]) 
 
 A  =  cv2  .  getAffineTransform(point1, point2) 
 
 вывод  =  cv2  .  warpAffine(img, A, (столбцы, строки)) 
 affine_img  =  PIL  .  Изображение  .  fromarray (np  .  uint8 (выход)) 
 affine_img  =  affine_img  .  изменить размер ((105,105)) 
  вернуть  affine_img 
  def  градиент_заполнить (изображение): 
 лапласиан  =  cv2  .  Лапласиан (изображение, cv2  .  CV_64F) 
 лапласиан  =  cv2  .  изменение размера (лапласиан, (105, 105)) 
  return  laplacian 
 
 Теперь, когда они готовы, мы можем подготовить набор данных.
 data_path  =  "font_patch/" #Ссылка на все созданные образцы случайный  .  семян(42) 
 случайных  .  shuffle(imagePaths)#Это были 5 шрифтов, взятых за образец  def  conv_label(label): 
  IF  Метка  ==  'LATO': 
  Возврат  0 
  ELIF  Метка  ==  'Raleway': 
  return  1 
  ELIF  Label  ==  'Roboto' 
7777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777  return  2 
  ELIF  Метка  ==  'Sansation': 
  return  3 
  ELIF  Метка  ==  'Проходная дорожка': 
  return  4augument  =  ["Blur" ","аффинный","градиент"] 
 a  =  itertools  .   комбинаций (дополнение, 4) 
  для  i  в  list(a): 
 print(list(i)) 
 
 Теперь, основываясь на a, мы перебираем изображения, используя только что сгенерированные комбинации, добавляя вывод данных и меток каждый раз.
 counter  =  0 
  для  imagePath  в  imagePaths: 
 label  =  imagePath  .  split(os  .  path  .  sep)[  -  2] 
 Метка  =  conv_label (метка) 
 PIL_IMG  =  PIL_IMAGE (ImagePath) 
  #IMSHOW (PIL_IMG)  
  #Добавление оригинального изображения  
 ORG_IMG  =  IMG_TO_ARRAP )  
 данные  .  append(org_img) 
 ярлыков  .  добавление(метка) 
 
 дополнение  =  ["шум","размытие","аффинный","градиент"] 
  для  l  в диапазоне (0,len(дополнение)): 
 
 a  =  itertools  .   Комбинации (AUGUMENT, L  +  1) 
 
  для  I  в списке  (A): 
 Комбинации  =  Список (I) 
 Печать (Len (комбинации)) 
 Temp_img  =  PIL_IMG 
 )) Для  J  в  Комбинациях: 
 
 , если  J  ==  'шума': 
  # Добавление шумового изображения  
 Temp_img  =  rower_image (temp_img) 
 
  ELIF  J .0003 ==   'blur': 
   # Adding Blur image   
 temp_img   =   blur_image(temp_img) 
   #imshow(blur_img)   
  
   elif   j   ==   'affine': 
 open_cv_affine   =  нп  .  Array (PIL_IMG) 
  # Добавление аффинного ротационного изображения  
 Temp_img  =  Affine_Rotation (OPEN_CV_AFFINE) 
 
  ELIF  J  ==  'GRADIENT': 
 OPEN_CV_GRADIVE  =  'gradient': 
 Open_CV_GRADIVE  =  =  = . 0003 .  array(pil_img) 
  # Добавление градиентного изображения  добавить (temp_img) 
 меток  .  append(label) 
 
 Наш следующий шаг очень прост — мы разделяем данные, чтобы мы могли использовать 75% для обучения и оставшиеся 25% для тестирования. Затем мы конвертируем метки из целых чисел в векторы.
 данные  =  нп  .  asarray(data, dtype  =  "float") / 255.0 
 labels  =  np  .  array(метки) 
 print("Успех") 
 (trainX, testX, trainY, testY)  =  train_test_split(данные, 
 меток, test_size  =  0,25, random_state  =  42)trainY 
3 = 
3 trainY, num_classes  =  5) 
 testY  =  to_categorical(testY, num_classes  =  5)авг  =  ImageDataGenerator(rotation_range  =  30, width_shift_range  =  0. 1, height_shift_range  =  0,1, shear_range  =  0,2, Zoom_range  =  0,2, Horizontal_flip  = True ) 
 
. Классификация сети CNN, они следовали новой схеме, такой как две подсети,
  •   Низкоуровневая подсеть : извлечены из составного набора синтетических и реальных данных.
  •   Подсеть высокого уровня  : Изучает глубокий классификатор на низкоуровневых функциях. Для получения более подробной информации и пояснений прочитайте их документ
 Мы создаем модель, как указано в документе, и компилируем ее.
 K.set_image_data_format('channels_last')  def  create_model(): 
 модель  =  Sequential() 
  # Cu Layers  
 модель  .  добавить(Conv2D(64, размер ядра  =  (48, 48), активация  =  'relu', input_shape  =  (105,105,1))) 
 модель .   добавить(Пакетная нормализация()) 
 модель  .  добавить(MaxPooling2D(pool_size  =  (2, 2))) 
 
 модель  .  добавить(Conv2D(128, размер ядра  =  (24, 24), активация  =  'relu')) 
 модель  .  добавить(Пакетная нормализация()) 
 модель  .  добавить(MaxPooling2D(pool_size  =  (2, 2))) 
 
 модель  .  add(Conv2DTranspose(128, (24,24), шаги  =  (2,2), активация  =  'relu', заполнение  =  'такой же', kernel_initializer  =  'однородный')) 
 модель  .  добавить(UpSampling2D(размер  =  (2, 2))) 
 
 модель  .  add(Conv2DTranspose(64, (12,12), шаги  =  (2,2), активация  =  'relu', заполнение  =  'то же самое', kernel_initializer  =  'униформа')) 
 модель  .   add(UpSampling2D(size  =  (2, 2))) 
 
  #Cs Layers  
 модель  .  добавить(Conv2D(256, размер ядра  =  (12, 12), активация  =  'relu')) 
 
 модель  .  добавить(Conv2D(256, размер ядра  =  (12, 12), активация  =  'relu')) 
 
 модель  .  добавить(Conv2D(256, размер ядра  =  (12, 12), активация  =  'relu')) 
 
 модель  .  добавить(свести()) 
 
 модель  .  add(Dense(4096, активация  =  'relu')) 
 
 модель  .  добавить(Выпадение(0.5)) 
 
 модель  .  добавить(Dense(4096,активация  =  'relu')) 
 
 модель  .  добавить(Выпадение(0.5)) 
 
 модель  .  add(Dense(2383,активация  =  'relu')) 
 
 модель  .   add(Dense(5, активация  =  'softmax')) 
 
  return  model 
 batch_size = 128 
 epochs = 50 
 model= create_model() 
 sgd = tensorflow.keras.optimizers.0.SGD0(l. , распад = 1e-6, импульс = 0,9, нестеров = True) 
 model.compile (потеря = 'mean_squared_error', оптимизатор = sgd, metrics = ['точность']) Early_stopping  =  обратных вызовов  .  Ранний стоп (Monitor  =  'val_loss', min_delta  =  0, терпение  =  10, verbose  =  0, режим  =  'мин') 
 
 filePath  =  "Top_model.h5" 
 
. контрольная точка  =  обратных вызовов  .  ModelCheckpoint(путь к файлу, монитор  =  'val_loss', подробный  =  1, save_best_only  = True  , режим  =  'мин') 
 
 callbacks_list  = pping]0007 
 Теперь мы подогнали модель и проверили на потери и точность.
 модель  .  FIT (Trainx, Trainy, Shuffle  = True , 
 BATCH_SIZE  =  BATCH_SIZE, 
 Эпохи  =  EPOCHS, 
 Verbose  =  1, 
 Validation_DATA  =  (testx, testy), 
 Validation_DATA  =  (testx, testy), callckback  =  (testx), testy), callback. )счет  =  модель  .  оценить(testX, testY, verbose  =  0) 
 print('Потеря теста:', оценка[0]) 
 print('Точность теста:', оценка[1]) 
   Потеря теста: 0,1341324895620346  
   Точность теста: 0,6410256624221802  
 Шаг 4: рамка
 в качестве прототипа, мы используем KERAS.
  из  keras.models  импорт  load_model 
 модель  =  load_model('top_model.h5') 
 оценка  =  модель  .   оценить(testX, testY, verbose  =  0) 
 print('Потеря теста:', оценка[0]) 
 Печать («Точность теста:», оценка [1]) 
   Потеря теста: 0,12708203494548798  
   Точность теста: 0,5833333313465184  
. результаты!
 img_path="sample/sample.jpg" 
 pil_im =PIL.Image.open(img_path).convert('L') 
 pil_im=blur_image(pil_im) 
 org_img = img_to_array(pil_im)  def  rev_conv_label(метка) : 
  если  метка  ==  0: 
  return  'Lato' 
  ELIF  Метка  ==  1: 
  Возврат  'Raleway' 
  ELIF  Лейбл  ==  2: 
  return 9000 '
7 ==  2: 
  ' 
7 ==  2: 
  9000 'Roboto'  ==  2: 
   '  ELIF  Метка  ==  3: 
  Возврат  'Sansation' 
  ELIF  Метка  ==  4: 
  Данные  'Walwway'data  =  [] 
 Data .   добавить (org_img) 
 данные  =  np  .  asarray(data, dtype  =  "float") / 255.0y = model.predict(data) 
 y = np.round(y).astype(int)label  =  rev_conv_label(y[0,0 ])) 
 рис, ax  =  plt  .  участков (1) 
 акселерометров  .  imshow(pil_im, интерполяция  =  'ближайший', cmap  =  см  .  серый) 
 ах  .  text(5, 5, label , bbox  =  {'facecolor': 'white', 'pad': 10}) 
 plt  .  show() 
 Вот и все, ребята! Распознавание шрифтов с помощью DeepFont.
 Предложения по отправке на Mlearning.ai
 Как стать писателем на Mlearning.ai
 medium.com
 Распознавание шрифтов в изображениях с помощью новой функции извлечения — видеоруководство по InDesign 
 Из курса: InDesign Tips for Design Geeks
 Видео заблокировано.
 Разблокируйте этот курс с бесплатной пробной версией 
 Присоединяйтесь сегодня, чтобы получить доступ к более чем 21 200 курсам, которые преподают отраслевые эксперты. 
 
 Распознавание шрифтов на изображениях с помощью новой функции извлечения 
 “
 - [Энн-Мари] Привет, ребята. Это Энн-Мари из «Советов по InDesign для дизайнеров». Сегодня я хочу показать вам эту действительно удобную новую функцию, появившуюся в InDesign 2022, которая позволяет извлекать информацию из размещенного или связанного изображения.
   
No related posts.
Автор записи

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *