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TCloudNumber 字体开源,邀您体验可变字体魔法

字体是设计体系中不可或缺的组成部分,也是表达个性化的极佳媒介之一。与此同时,字体技术也在不断发展,那么如何在中文语言环境下创造更具均匀性、扩展性和通用性的字体呢?...2018-2023 TCloudNumber 字体诞生于 2018 年,该字体是由腾讯云项目设计师设计。顾名思义 Number 就定义为专门为数字服务的字体。...数字字体在数据的聚集、识别和个性化方面发挥着重要作用。希望在中文系统中为数字增添更多趣味性,使原本枯燥乏味的系统界面充满情感价值。...开源共创 腾讯始终致力于赋能整个产业互联网,这也激发了设计师团队首次采用技术手段进行创新字体设计。...字体源文件可前往 “官网设计-字体” 中进行下载,除了可变字体以外,为了保证兼容性我们还提供了 3 个常用字重源文件。

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怎么识别图片里的字体

在日常的工作中,我们经常会遇到这样的问题:发现一款很好看的字体,想要使用却发现不知道这款字体叫什么,或者,你很知道这款字体,很想用这款字体,但是又不确定这款字体是否可以商用.........这时,一款强大的字体识别工具可以很高效地救你于水火,今天小刀就来给我详细介绍下这款字体。...打开百度,搜索维权骑士—— 111.png 进入官网之后,点击顶部导航栏的原创检测,下拉至字体检测,点击进入; 微信截图_20200714120022.png 在字体检测页面,上传或拖拽文字到检测框...—— 微信截图_20200706162155.png 这里如果是出现结构较散,可以点击左键按钮,拖到同一个框里,组成需要检测的字体; 微信截图_20200706162155.png 点击开始检测即可获得检测结果

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微软新终端字体正式开源

作者:小G 转自:GitHubDaily 如果你一直有关注微软在开源圈的动态,那你一定知道他们在今年发布了非常多款优质的开源项目。...在 2018 年度的 GitHub 统计报告中,微软也当之无愧成为了 GitHub 上开源项目排名第一的大厂之一。...在今年,微软开源了多款重量级产品,众所周知的有日收 7000 星的 Windows 计算器、霸榜 GitHub,震撼全网的新终端工具。...在官方宣布新终端工具代码将完全开源的时候,开发者们纷纷为其称赞叫好,这一举措,也大大改变了人们对过去微软那个刻板保守的印象。...https://github.com/microsoft/cascadia-code Cascadia Code 字体: 如果你觉得这款字体不错,可到下面地址下载字体包,然后点击 Cascadia.ttf

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快速识别字体,3步到位

微信图片_20200706153157.png 这些情况在设计师或者运营同学中最为常见,那么到底怎么快速识别字体到底是什么字体呢?...今天我给大家推荐一款小工具,可以快速的识别图片中的字体到底是什么字体,有没有侵权!...1.61_1.jpg 第一步:截取图片 截取你希望检测的字体图片,最好是背景纯色,这样更便于快速识别图片中的字体; 微信截图_20200706162039.png 第二步:打开工具(重点步骤)...20200706162155.png 第三步:检测结果 强大的数据处理技术和高智能化识别内核,智能简化软件操作步骤,极速识别图片上的字体。...你以为这样就结束了,检测出的字体,还有侵权风险识别,比如本次检测的字体是站酷小薇LOGO体,它本身是一个可商用版权字体,检测结果就会提示【侵权风险低】,这样基本上就可以放心使用了。

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Facebook 开源 CV 开发平台 Detectron,打包支持各种物体识别算法

Facebook 人工智能实验室今日宣布开源自己的顶级物体检测研究平台 Detectron,为广大研究人员们未来的新计算机视觉研究课题提供灵活、快速的模型实现和评估途径。...代码库已经成熟了,而且其中集成了许多 Facebook 自己的研究项目,包括在 ICCV 2017 上获得最佳论文奖(马尔奖)的《Mask R-CNN》和获得最佳学生论文奖的《检测密集物体时的焦距损失》两篇论文中的算法...,以及更早更广泛使用的 R-CNN 算法家族等。...这些由 Detectron 在背后支持的算法为实例分割之类的重要计算机视觉任务提供了直观的模型,也在视觉感知系统这一整个研究社区的研究重点近几年的飞速发展中起到了重要作用。...这次 Facebook 开源 Detectron 也是希望让他们的研究尽可能开放,并且帮助加速全世界的实验室的研究进度。

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woff字体图元结构剖析,自定义字体的制作与匹配和识别

前面我在2万字硬核剖析网页自定义字体解析(css样式表解析、字体点阵图绘制与本地图像识别等)一文中,讲解了通过图像识别来解析自定义字体,但是图像识别的缺点在于准确率并不能达到100%,还需要二次修改。...整体来说渲染图元是一个非常复杂的算法,咱们不再继续深究。...此时我们需要使用机器学习或深度学习相关的算法,或者能够完成图元数据渲染字体图形的大佬可以直接使用逻辑算法完成。...自己尝试了一些分类模型发现效果并不比图像识别算法好,所以最终我们依然还是决定使用一开始采用的图像识别来解决这个问题,优点是通用性强,但缺点是准确率再也无法达到100%。...但针对字形也可能随机的情况,中间个人进行了很多基础研究,写了很多算法,但最终都还不如图像识别的效果更好。

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如何快速识别出网页上的字体 | 利器

又赶上这个活动图、单页乱飞的季节,对于一个好的页面除了内容、图片重要外,字体也是不容忽视的。这个看看Apple家常用的冬青黑、PingHei就全明白了。还有就是下图卫龙首页的例子。 ?...不过本文想要说的并不是设计,而是如何快速定位页面中某部分所使用字体名称。所推荐的这款利器名叫「WhatFont」,是一款浏览器插件,支持Chrome、Safari。...只要点击激活探测模式,就可以直接探测页面中任意文字部分,不像Inspector那样,会一股脑的把CSS所有属性全都给出来,WhatFont只会返回文字相关的CSS设置,并且借助myfonts提供的图片文字识别接口...,还可以探测图片中的字体

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MORAN文本识别算法开源,刷新多个OCR数据集state-of-the-art

近日华南理工大学金连文老师组在文本识别领域又出牛文,提出一种基于像素级不规则文本纠正的识别算法MORAN(Multi-Object Rectified Attention Network),刷新了多个...OCR数据集的最高精度,并将其开源了!...MORAN文本识别算法由矫正子网络MORN和识别子网络ASRN组成,在MORN中设计了一种新颖的像素级弱监督学习机制用于不规则文本的形状纠正,大大降低了不规则文本的识别难度。...整体网络结构 MORN网络结构 矫正的文本图像示例 然后作者设计了基于注意力机制下的识别算法ASNR。...ASRN网络结构 最终的MORAN算法在多个数据集上均超越了state-of-the-art。 实验结果 作者称论文投稿时达到多个数据集当时最高准确率。

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车牌识别SDK算法

人工智能浪潮一波又一波,没有车牌识别,车辆限外的是难以监管下去的,下面说说比较普遍的车牌识别sdk在不同平台的用法。...移动端前端车牌识别SDK算法: 移动端前端车牌识别SDK算法软件特点: 1、识别速度快 “只需扫一扫,快速识别车牌” 像扫描二维码一样轻轻扫描,0.5s,便可快速准确的识别出车牌号码。...2、支持超大角度识别,准确识别车牌 3、支持多平台应用 移动端前端车牌识别算法完美支持ios系统,Android系统,支持手机ARM平台和PDA的X86架构 移动端前端车牌识别SDK算法配置要求: 操作系统...:支持ios7.0,Android4.0 硬件配置:推荐ARM Cortex-A7以上,1G RAM 头:支持自动对焦,200万像素以上 安装程序占用空间,2MBytes 移动端前端车牌识别算法支持全车牌

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人员着装识别算法

人员着装识别系统通过yolo网络模型识别算法,人员着装识别系统算法通过现场安装的摄像头识别工厂人员及工地人员是否按要求穿戴着装,实时监测人员的着装情况,并进行相关预警。...首先先介绍一下滑动窗口技术,这对我们理解Yolo算法是有帮助的。人员着装识别算法采用滑动窗口的目标检测算法思路非常简单,它将检测问题转化为了图像分类问题。...在进行人员着装识别算法模型训练时,我们需要构造训练样本和设计损失函数,才能利用梯度下降对网络进行训练。...人员着装识别算法先使用ImageNet数据集对前20层卷积网络进行预训练,然后使用完整的网络,在PASCAL VOC数据集上进行对象识别和定位的训练。...人员着装识别算法训练中采用了drop out和数据增强(data augmentation)来防止过拟合。

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裸露土堆识别算法

裸露土堆识别算法首先利用图像处理技术,提取出图像中的土堆区域。裸露土堆识别算法首通过计算土堆中被绿色防尘网覆盖的比例,判断土堆是否裸露。若超过40%的土堆没有被绿色防尘网覆盖,则视为裸露土堆。...其中目标检测是一件比较实际的且具有挑战性的计算机视觉任务,其可以看成图像分类与定位的结合,给定一张图片,裸露土堆识别算法目标检测系统要能够识别出图片的目标并给出其位置,由于图片中目标数是不定的,且要给出目标的精确位置...比较流行的裸露土堆识别算法可以分为两类,一类是基于Region Proposal的R-CNN系算法(R-CNN,Fast R-CNN, Faster R-CNN),它们是two-stage的,需要先使用启发式方法...YOLOv5是一种单阶段目标检测算法,裸露土堆识别算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路,使其速度与精度都得到了极大的性能提升。...主要的改进思路如下所示:输入端:裸露土堆识别算法在模型训练阶段,提出了一些改进思路,主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放;基准网络:裸露土堆识别算法融合其它检测算法中的一些新思路

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