Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Дизеринг текста с использованием шрифтов PIL и TrueType

Рассмотрим следующий код: из PIL import Image, ImageDraw, ImageFont

def addText(img, lTxt):
    FONT_SIZE = 10
    INTERLINE_DISTANCE = FONT_SIZE + 1
    font = ImageFont.truetype('arial.ttf', FONT_SIZE)
    lTxtImageHeight = INTERLINE_DISTANCE * len(lTxt)
    # create text image 
    lTxtImg = Image.new('RGBA', (img.size[1], lTxtImageHeight), 255)
    lTxtImgDraw = ImageDraw.Draw(lTxtImg, )
    for (i, line) in enumerate(lTxt):
      lTxtImgDraw.text((5, i * INTERLINE_DISTANCE), line, font=font, fill='#000000')
    # rotate text image
    lTxtImg = lTxtImg.rotate(90)
    # create new transparent image ret
    ret = Image.new('RGBA', (img.size[0] + lTxtImageHeight, img.size[1]), 255)
    # paste the image to ret
    ret.paste(img, (0,0))
    # paste the text to ret
    ret.paste(lTxtImg, (img.size[0], 0), lTxtImg)
    return ret

img = Image.open('in.png')
addText(img, ['lorem', 'ipsum', 'dolores']).save('out.png')

Вот входные и выходные файлы Это входные

ввод http://img16.imageshack.us/img16/8229/73936270.png

и это результат

вывод http://img94.imageshack.us/img94/531/outj.png

Как видите, выходное изображение содержит много красноватого шума вокруг текста. Как я могу устранить это дизеринг?

python text python-imaging-library dithering
12.01.2010

  • Во-первых, сохраните lTxtImg прямо до и после поворота. Сравните изображения: есть ли на них красный шум? Кстати, это шрифт не Arial, это шрифт с засечками. Какая у вас операционная система? 02.02.2010

Ответы:


1

Я предлагаю записать промежуточные текстовые изображения в файл (текст, затем повернутый текст), чтобы изолировать, где впервые появляются артефакты.

Еще одна возможность может заключаться в том, что в кодировке png используется палитра без значений оттенков серого, поэтому эти красные цвета являются наиболее близкими из доступных. Я проверил кодировку файлов на imageshack, и все выглядело нормально, так что я не думаю, что это проблема.

12.01.2010
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..