tk fangsong font下載-TK tk fangsong font源代碼下載

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一種實驗性的風格歌曲風格的中國字體，由骨架跟踪和Pix2pix產生，並帶有基於Cwtexfangsong的字形。該字體已針對垂直排版進行了優化。以下是一個樣本：

該字體大約包含13,000個字形，主要用於傳統中文。

我為自己的項目之一創建了字體。誠然，該字體並不完美，但是具有許多固定功能。因此，我正在共享用於生成它的字體文件和程序。

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直接在dist/tkfangsong.ttf下載字體。

字體的名稱為剔骨仿宋（thek-kwot-fang-song，之所以命名是因為創建它的算法類似於“ Deboning”）。它是根據SIL開放字體許可證獲得許可的。如果您想歸功於作者，則可以使用我的名字黃令東/黃令東或羅馬化“ lingdong huang”。

該字體建立在Cwtexfangsong的優雅形狀上，以增加手工製作的外觀，並讓人聯想到舊的木刻印刷書籍的美學。

與原始的cwtexfangsong相比，該字體的比例更大，並且在底部進一步擴大，以突出整理中風。 “彌撒中心”也向下移動：

右上是用於扭曲骨架的基本函數的可視化。

字形的高度還根據其垂直複雜性進行調整，該垂直複雜性使用SOBEL操作員計算並佔據了每個像素行的最大值。

許多字體已針對水平排版進行了優化，因此，當垂直排列時，質量中心的左右移動中心左右移動，使外觀鋸齒狀。該字體試圖通過計算質心（通過圖像矩）來解決問題並對齊它們來解決問題。

字體具有豐富的紋理。其中一些是由Pix2Pix網絡生產的工件。其他的是微調的噪聲毫無用處。

值得注意的是，作為一個自動化過程，它並不總是產生最佳結果。有些角色可能最終看起來很醜陋，或者使用錯誤的Calraphic運動來進行某些筆觸；對於某些Caligraphers而言，某些筆觸可能看起來太虛弱了。

計算原始字體中字形的每個光柵渲染的內側軸（骨架）。（可以在./dist/cwfs64j.hf.txt上找到結果的Hershey字體）

成對的圖像：原始渲染與骨骼被發送到PIX2PIX進行訓練。 Pix2Pix學習了對應關係，並能夠將骨骼轉向字形。

根據我（可疑的）味道扭曲原件來產生新的骨骼。

所有新骨骼都被饋入受過訓練的網絡以獲得新的字形。新的字形在結構上扭曲了，但是中風的重量和形狀仍然看起來合法。

應用了一些後處理，並且使用Potrace重新矢量化字形。最後，Fontforge用於創建一個TTF文件。

請注意，要使用字體，您只需在此處下載。該部分用於從頭開始再現結果。

用於構建字體的腳本包含在workflow/文件夾中。請注意，製作字體是一個非常參與的過程（尤其是訓練神經網的部分）。您可能還需要修改腳本以適合您的系統/文件夾配置，但這裡有一些粗略的步驟：

獲取OpenCV，TensorFlow <= 1.13.1，Numpy和朋友
首先為Python安裝SWIG版本的骨架追踪，然後從這裡獲得Cwtexfangsong。
運行skel.py > CWFS64.HF.TXT ，然後join.py > CWFS64J.HF.TXT
修改pairs.py讀取CWFS64J.HF.TXT ，然後輸出到您將創建的文件夾。
下載Pix2Pix-TensorFlow並在上一步中創建的圖像上進行訓練。（祝您好運，讓史前張量流程正在運行，您將需要它。一旦這樣做很簡單，請按照他們的讀書人進行操作）
我在1.3k圖像上訓練了40k步驟，之後質量似乎並沒有太大改善，您的里程可能會有所不同。
運行warp.py > CWFS64W3.HF.TXT 。修改pairs.py從中讀取，並像以前一樣創建一個輸出文件夾。 run pairs.py 。
用Pix2Pix評估新圖像對。編輯使用Photoshop或您選擇的軟件過多缺陷的任何圖像。將編輯的文件放在分開的文件夾中，例如retouched/ 。
修改refine.py以從圖像和修飾的圖像文件夾中讀取，為其創建輸出fine/夾，然後運行腳本。
下載Potrace，使其可從Commandline運行，然後運行trace_all.py 。
運行forgefont.py以從上一步中生成的SVG創建一個TTF。
完畢！您還可以使用preview.py > index.html預覽字形，也可以使用preview_hf.py > index.html預覽骨架。