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sfont.ttf
为例sont.ttf下载地址https://download.csdn.net/download/lingyingdon/89534953
目前只测试了.ttf文件。如果想使用woff字体文件,请自行测试
fontforge
, 安装后将安装路径添加到环境变量中去,该软件结合python脚本分割字体文件为单个字体图片及其对应的编码作为文件名官网地址如下
https://fontforge.org/en-US/
python脚本如下split_font.py
import os import argparse import sys import fontforge def main(font_path, folder): # 字体文件分割脚本,需要配合fontforge使用 # font_path = r"F:\download\sfont.ttf" # 字体文件路径 # folder = "img" # 字体文件分割后保存的目录 F = fontforge.open(font_path) for name in F: filename = name + ".png" export_path = os.path.join(folder, filename) F[name].export(export_path) if __name__ == '__main__': parser = argparse.ArgumentParser(description='字体分割.....') parser.add_argument('-f', '--file_path', type=str, help='字体文件路径,字体文件为.ttf结尾') parser.add_argument('-d', '--dir', type=str, help='输出字体文件目录') args = parser.parse_args() if args.file_path and args.dir: main(args.file_path, args.dir) else: print("请输入字体文件路径和输出字体文件目录") sys.exit(1)
通过执行以下命令脚本分割字体文件(前提是将fontforge添加到环境变量)
fontforge split_font.py
处理后的图片如下
def strength_pic(pic_path):
"""
图片增强
猜想是,在进行卷积处理的时候,选择的算子在边界处理上更倾向于重新计算,而实际上我们的边界是不需要计算的,所以这里手动将边界扩张
"""
old_im = Image.open(pic_path)
old_size = old_im.size
new_size = (300, 300)
new_im = Image.new("RGB", new_size, color='white') ## luckily, this is already black!
new_im.paste(old_im, (int((new_size[0] - old_size[0]) / 2),
int((new_size[1] - old_size[1]) / 2)))
new_im.save(pic_path.replace('img', 'img_output'))
经过处理后的图片如下
def ocr_img(ocr, file_path):
"""
使用ddddocr模块识别
:param ocr: ddddocr实例化对象
:param file_path: 图片文件路径
:return: 识别结果
"""
image = open(file_path, "rb").read()
result = ocr.classification(image)
return result
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