Узнать по фото шрифт: Определить шрифт по картинке онлайн

12 скрытых функций WhatsApp | Rusbase

WhatsApp — один из самых популярных мессенджеров в мире. В нем регулярно появляется все больше инструментов и возможностей, однако не все из них хорошо известны. Представляем список из 12 функций WhatsApp, о которых вы, возможно, не знали.

Дарья Сидорова

Форматируйте текст

Сообщения в WhatsApp можно разнообразить, выделив шрифт жирным, курсивом или зачеркиванием. Чтобы это сделать, просто поставьте пару символов до и после текста:

• * жирный *;
•  _курсив_ ;
• ~ зачеркивание ~ .

Отправляйте исчезающие сообщения

Эта функция удаляет сообщения через некоторое время, помогая защитить ценную информацию. Вот как ее включить.

• Коснитесь имени контакта в чате.
• Выберите опцию «‎Сообщения».
• Активируйте функцию «‎Временные сообщения».

Добавляйте сообщения в «‎Избранные»

Чтобы важное сообщение не затерялось, можно добавить его в «‎Избранные». Для этого удерживайте на нем палец, а затем нажмите на звездочку.

Узнайте время прочтения сообщения

Чтобы узнать, когда получатель прочитал сообщение, нажмите на него и переведите палец влево. Эти данные также можно найти в меню, обозначенном тремя точками, в разделе «‎Данные». В обоих случаях вы увидите, в какое время было отправлено, получено и прочитано сообщение.

Отключите автозагрузку медиа

Фото и видео, присланные в WhatsApp, часто засоряют память телефона. К счастью, автоматическую загрузку можно отключить. Перейдите в «‎Настройки» и выберите «‎Чаты». В этом разделе отключите опцию «‎Видимость медиа».

Скройте время последнего посещения

WhatsApp предлагает возможность скрыть информацию о том, когда вы в последний раз заходили в приложение. Чтобы это сделать, откройте «‎Настройки» и выберите «‎Аккаунт». Затем перейдите в «‎Конфиденциальность» и отключите «‎Был(-а)». Вы также можете сохранить эту опцию включенной для нескольких контактов. Из соображений безопасности лучше показывать время последнего посещения хотя бы одному пользователю.

Помечайте переписку как «‎непрочитанное»

Эта функция напоминает вам о том, что нужно ответить собеседнику. Просто нажмите на чат и удерживайте пару секунд, а затем выберите опцию «‎Пометить как непрочитанное».

Узнайте любимый контакт

Этот инструмент позволяет узнать, с какими контактами вы взаимодействуете чаще всего, а также управлять внутренним хранилищем. Для этого нужно перейти в «‎Настройки», выбрать «‎Данные и хранилище» и «Управление хранилищем».

Прослушивайте аудио перед отправкой

Этот трюк дает возможность прослушать голосовое сообщение, прежде чем его отправить. Начните записывать аудио, а когда захотите его завершить, выйдите из приложения, удерживая при этом кнопку записи. Когда вы вернетесь к переписке, то обнаружите, что сообщение сохранилось. Теперь его можно прослушать, отправить или удалить.

Персонализируйте уведомления

Это опция позволяет настроить персонализированные рингтоны для отдельных контактов. Просто зайдите в чат с нужным человеком и нажмите на его имя. Откройте раздел «‎Индивидуальные уведомления» и выберите желаемый рингтон.

Настраивайте индивидуальные фоны

Эта функция позволяет установить фон для каждого чата. Это могут быть как изображения, так и темы для темного и светлого режима. Для этого просто перейдите в «‎Настройки», а затем выберите «‎Чаты». В разделе «‎Обои» вы найдете все доступные изображения.

Присоединяйтесь к бета-тестированию

Бета-тестеры одними из первых получают возможность попробовать новые функции приложения. Чтобы к ним присоединиться, перейдите по ссылке и следуйте указанным инструкциям.

Источник: Entrepreneur.com

Фото на обложке: Temitiman / Shutterstock

новости, письмо, учёные, археология, исследование, наука и технологии

Новости России / Наука и Технологии

ТУТ Новости

11.01.2022 15:32

[email protected]

Специалисты из Института истории человечества им. Макса Планка в Германии заявили о том, что смогли узнать подробности эволюции письменности.

До этого было известно, что впервые письменность появилась более 5 тысяч лет назад на Ближнем Востоке.

В журнале Current Anthropology рассказали о том, что письмо становилось более «сжатым» достаточно быстро для эффективного чтения и письма. 

Стоит заметить, что изучение первых этапов развития письменности происходило долгое время. Стоит заметить, что первые следы письма были потеряны или фрагментированы.

Фото: Pixabay

Чтобы прийти к определенным выводам о первых этапах эволюции письма, специалисты провели исследование редкой африканской системы письма, которая принадлежало народу вай.

Иностранных специалистов она привлекала еще в начале XIX века. Исследователи тщательно проанализировали рукописи на данной языке из архивов, расположенных в Либерии, США и Европе.

После проведенного анализа букв данной письменности им удалось проследить эволюцию письма с 1834 года. Благодаря вычислительным инструментам они смогли визуально измерить сложность букв. Результаты их исследования показали, что письменность с годами действительно начала упрощаться.

Автор: Екатерина Дробышевская
связаться с автором

• письмо
• учёные
• археология
• исследование

 

---

Последние новости

Здоровье

11. 02.2023

Почему мужчине нужно делать педикюр: 4 аргумента в пользу мнения

Диеты и кулинария

11.02.2023

Почему суп получается невкусный: ТОП-5 ошибок, которые совершают все

Политика

11.02.2023

Посол Антонов сообщил о срыве планов Запада нанести поражение РФ

В мире

11.02.2023

Кирби: американские военные сбили аэростат над Аляской

Главные новости

Шоу-бизнес

10.02.2023

«Не верю, что это происходит со мной»: внук Пугачевой сменил имя

Гороскопы

10.02.2023

«Познают настоящее счастье»: 4 знака зодиака до Дня Всех Влюбленных встретят свою вторую половинку

В мире

10.02.2023

Зеленского предупредили о тревожном сломе ситуации на Западе в отношении Украины

Политика

10.02.2023

Минюст добавил в реестр иноагентов Земфиру и Дмитрия Гудкова

Новости сегодня

10. 02.2023

Пригожин заявил, что освобождение Донбасса может занять два года

10.02.2023

Бывший разведчик армии США Риттер: Путин сражается со всем Западом и побеждает

10.02.2023

Макрон рассмешил французов словами о Путине

10.02.2023

Эксперт спрогнозировал рост числа землетрясений в ближайшее время

Все новости

 

Что это за шрифт — Как найти шрифт?

У нас есть для вас список инструментов, которые вы можете использовать для идентификации шрифтов, используемых в приложениях, на веб-сайтах, а также в логотипах.

Читая, вы обнаружите, что некоторые из этих инструментов идентифицируют шрифты по изображению текста . Вы можете использовать эти инструменты для поиска шрифтов, используемых в приложении или на веб-сайте, используя их скриншоты для этой цели .

По другим инструментам вы получите несколько вопросов, которые будут основаны на внешнем виде шрифта и вернуть результаты, сосредоточенные на вашем описании. Если вы помните шрифт, который вы видели в приложении или на веб-сайте, но не помните источник, тогда эти инструменты вам пригодятся.

1. WhatFontis.

Один из самых популярных онлайн-инструментов для поиска шрифтов — WhatFontis. Вам нужно создать учетную запись, чтобы использовать его, но это бесплатно.

Вам просто нужно загрузить четкое изображение с текстом, написанным этим шрифтом, или вставить URL-адрес изображения в специальное поле , и вы можете узнать название его шрифта. Веб-сайту удается найти шрифт в впечатляющих 90% случаев. Если вы не получили результат для вашего поиска, это, скорее всего, из-за плохого качества изображения

2. WhatTheFont

Еще один онлайн-инструмент, который может идентифицировать шрифт по изображению , — WhatTheFont. Вы можете начать с загрузки изображения, и инструмент вернет близкое совпадение из своей базы данных после анализа изображения. Даже когда в изображении или подключенных скриптах более одного шрифта, этот инструмент работает отлично.

3. Font Squirrel Matcherator

Вы также можете определить шрифт по изображению с помощью Font Squirrel Matcherator. Вы можете загрузить изображение или даже указать URL-адрес изображения, чтобы Matcherator мог помочь вам с идентификацией шрифта. Этот инструмент поддерживает функции OpenType.

4. /r/identifythisfont

Даже Reddit можно использовать для поиска шрифта. Если у вас есть изображение с образцом текста, вы можете опубликовать его в сабреддите /r/identifythisfont 9.0006 и получить помощь в определении шрифта, который использовался их сообществом.

5. Identifont

Здесь вы должны наилучшим образом описать свой шрифт, Idntifont задаст вам вопросов по ключевым характеристикам шрифта , и вы сможете либо выбрать один из предложенных вариантов, либо описать шрифт. Теперь шрифт будет определяться на основе ваших ответов. Шрифт также можно искать по различным параметрам, включая имя издателя/дизайнера и внешнее сходство с другим шрифтом.

6. Шрифт в логотипе

Вы можете искать и находить шрифты, используемые в популярных брендах , используя Front in Logo. Вам просто нужно найти название бренда, и сайт сообщит вам, какой шрифт был использован в его логотипе. Вы также можете найти все другие популярные бренды, которые используют тот же шрифт.

7. Руководство по идентификации шрифтов с засечками

Руководство по идентификации шрифтов с засечками, как следует из названия, поможет вам идентифицировать шрифты с засечками. Особенности вашего шрифта с засечками должны быть описаны, такие функции, как форма засечек, перекладина и т. д., описаны путем выбора варианта из представленных на сайте, который, по вашему мнению, лучше всего определяет шрифт. Инструмент покажет вам все шрифты, соответствующие описанному вами внешнему виду.

8. Инструмент WhatFont

С помощью этого инструмента вы можете идентифицировать шрифты при просмотре веб-сайта. Букмарклет должен быть добавлен в ваш браузер. После того, как вы активируете его, вам нужно навести курсор на текст на веб-странице, чтобы получить информацию о шрифте. Доступны расширения для Chrome и Safari.

Эти инструменты, несомненно, помогут вам идентифицировать шрифты, с которыми вы сталкиваетесь при просмотре различных веб-сайтов или использовании приложений.

Как мы создали механизм распознавания шрифтов

размещено в Технологии 12 июля 2019

Photo by DREW GILLIAM on Unsplash

Да, мы в pixolution, естественно, больше любим изображения, чем шрифты. Но у нас был интересный проект с поставщиком программного обеспечения из Портленда Extensis, который специализируется на управлении активами шрифтов и бренд-менеджменте.

В этом конкретном случае Extensis попросила нас обучить модель ИИ, способную классифицировать шрифты. Идея заключалась в том, чтобы создать сервис, в котором пользователи могли загрузить изображение с текстом, выбрать одно или два слова и определить тип шрифта. Процесс создания этой модели был настолько интригующим и сложным, что было бы позором не поделиться им с вами.

Что мы сделали

Мы обучили нейронную сеть, способную классифицировать используемый тип шрифта и вариант шрифта на входном изображении - из 370 изученных типов шрифта. Модель нуждается только в одном или двух словах в качестве образца ввода и не зависит от языка, от конкретного слова, фона, цвета и размера.

Кроме того, нам пришлось реализовать конвейер предварительной обработки для нормализации пользовательского ввода перед идентификацией шрифта.

23 миллиона изображений в качестве данных для обучения

Как всегда при обучении моделей ИИ, самое главное — иметь разумные данные для обучения. Таким образом, создание достаточно большой базы данных для обучения глубокой сверточной сети с нуля было наиболее сложной задачей. В общем 90% работы — создание и улучшение обучающих данных при разработке модели ИИ. Поскольку мы могли генерировать наши обучающие данные вместо их сбора, мы смогли обучить модель с нуля.

Сначала мы собрали из Интернета списки слов на английском и немецком языках, в общей сложности 450 000 слов. Мы реализовали скрипт Python, который случайным образом выбирает 1-2 слова из этого объединенного списка слов и отображает их в файле изображения. Идея использования настоящих слов вместо случайных букв заключалась в том, чтобы отразить различную вероятность появления - и, таким образом, важность определенных букв - в текстах реального мира. Тем не менее, мы вставили несколько случайных букв, чтобы модель не научилась буквосочетаниям.

Для каждого шрифта мы сгенерировали 3000 изображений со случайными словами. И для каждого из этих изображений мы сгенерировали 20 дополненных версий. В сумме это составляет до 60 000 обучающих образцов для каждого шрифта и около 23 миллионов изображений в целом.

Было важно, чтобы все слова отображались с одинаковой высотой пикселя, чтобы сеть по ошибке не научилась различать шрифты по размеру.

Затем мы дополнили эти визуализированные изображения различными модификациями, чтобы сделать модель более устойчивой к шуму и отвлекающим визуальным элементам, таким как цвета фона, тени, перекрытия, кадрирование и т. д. Отличной средой для увеличения изображений является imgaug. Мы использовали его для увеличения каждого образца 20 раз.

Некоторые случайные выборки используются в качестве входных данных для обучения.

Получив данные для обучения, мы перешли к обучению модели GoogLeNet. Фаза тестирования была очень приятной, так как точность проверочного набора составила более 98%. Неплохо, правда?

Нормализация пользовательского ввода

Пользователи службы распознавания шрифтов загружают изображение и выбирают область из одного или двух слов. Затем это субизображение классифицируется моделью ИИ. Конечно, реальные пользователи не будут предоставлять идеальные входные данные. Они могут содержать несколько строк текста с разным шрифтом и размером изображения. Чтобы избежать потери точности, мы внедрили конвейер предварительной обработки для нормализации ввода.

Нормализация пользовательского ввода

Во-первых, мы применяем ядро ​​эрозии для создания маски связанных областей, которая примерно представляет собой строки текста. Мы определяем самую большую область и вычисляем ее ограничивающую рамку. Если мы нашли такую ​​область, мы обрезаем входное изображение до этой ограничивающей рамки, чтобы удалить несколько строк и смещений из входного изображения и получить одну строку с текстом.

Шаги обработки для нормализации входного изображения

Затем мы применяем адаптивный порог (алгоритм CLAHE) для автоматического выравнивания цветовых каналов. После увеличения резкости изображение масштабируется до фиксированной высоты с сохранением соотношения сторон. Мы обрезаем ширину до фиксированной ширины и центрируем полученное изображение в квадратном изображении (256×256 пикселей). Теперь изображение нормализовано и используется в качестве входных данных для модели классификации.

Резюме

Мы с гордостью можем сказать, что достигли всех целей проекта с Extensis и обязательно продолжим нашу работу в области распознавания шрифтов.

Есть несколько вещей, которые мы можем улучшить. В настоящее время система не может работать с повернутым текстом, и вход модели должен быть изменен, поэтому нам не нужны квадратные изображения.

No related posts.