一种优化字体的方法及相关设备技术

一种优化字体的方法，应用于电子设备，所述方法包括：获取文字数据，对所述文字数据进行预处理得到字体数据(201)；将所述字体数据输入到训练好的字体打分模型，得到所述字体数据对应的字体分数(202)；判断所述字体分数是否小于分数阈值，若所述字体分数小于所述分数阈值，则依据所述字体数据确定目标字体(203)；从所述目标字体中获取与所述字体数据对应的文字，显示所述文字(204)。所述方法通过对评分低手写字体进行优化，提高手机手写字体显示的美观性，具有用户体验度高的优点。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】一种优化字体的方法及相关设备
本申请涉及智能设备领域，具体涉及一种优化字体的方法及相关设备。
技术介绍
随着智能手机等电子设备的普及，手机在现实生活中的应用越来越广泛，在手机字体的设置方面更多的手机用户希望用自己的手写字体作为手机字体，但是，不同的人有不同的手写字体，直接使用手写字体容易导致手机显示界面的美观性降低，用户体验度不高。
技术实现思路
本申请实施例公开了一种优化字体的方法及相关设备，能够对手写字体进行评分，对评分低的手写字体进行优化。第一方面，本申请实施例公开了一种优化字体的方法，应用于电子设备，所述方法包括：获取文字数据，对所述文字数据进行预处理得到字体数据；将所述字体数据输入到训练好的字体打分模型，得到所述字体数据对应的字体分数；判断所述字体分数是否小于分数阈值，若所述字体分数小于所述分数阈值，则依据所述字体数据确定目标字体；从所述目标字体中获取与所述字体数据对应的文字，显示所述文字。第二方面，本申请实施例公开了一种优化字体设备，所述优化字体设备包括：获取单元，用于获取文字数据，对所述文字数据进行预处理得到字体数据；评分单元，用于将所述字体数据输入到训练好的字体打分模型，得到所述字体数据对应的字体分数；确定单元，用于判断所述字体分数是否小于分数阈值，若所述字体分数小于所述分数阈值，则依据所述字体数据确定目标字体；显示单元，用于从所述目标字体中获取与所述字体数据对应的文字，显示所述文字。第三方面，本申请实施例公开一种移动终端，包括处理器、存储器、通信接口，以及一个或多个程序，其中，上述一个或多个程序被存储在上述存储器中，并且被配置由上述处理器执行，上述程序包括用于执行本申请实施例第一方面中的步骤的指令。第四方面，本申请实施例公开了一种计算机可读存储介质，其中，上述计算机可读存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，上述计算机程序使得计算机执行如本申请实施例第一方面中所描述的部分或全部步骤。第五方面，本申请实施例公开了一种计算机程序产品，其中，上述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，上述计算机程序可操作来使计算机执行如本申请实施例第一方面中所描述的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装包。可以看出，本申请实施例中，电子设备获取文字数据，通过预处理得到字体数据，对所述字体数据进行打分，依据目标字体对评分低的字体进行优化，获取与所述字体数据对应的文字并显示。可见，电子设备通过对低分的手写字体进行优化后再显示文字，提升了显示界面的美观性，提高了用户的体验度。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本申请实施例公开的一种字体优化的方法的系统结构示意图。图2是本申请实施例公开的一种优化字体的方法的流程示意图。图3是本申请实施例公开的一种文字数据预处理的方法的流程示意图。图4是本申请实施例公开的一种确定目标字体的方法的流程示意图。图5是本申请实施例公开的一种优化字体的装置500的结构示意图。图6是本申请实施例公开的移动终端相关的手机的部分结构的框图具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。本专利技术的说明书和权利要求书及所述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”和“第四”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结果或特性可以包含在本专利技术的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。本申请实施例所涉及到的移动终端可以包括各种具有无线通信功能的手持设备、车载设备、可穿戴设备、计算设备或连接到无线调制解调器的其他处理设备，以及各种形式的用户设备(userequipment，UE)，移动台(mobilestation，MS)，终端设备(terminaldevice)等等。为方便描述，上面提到的设备统称为电子设备。下面对本申请实施例进行详细介绍。请参阅图1，图1是本申请实施例公开的一种优化字体的方法的系统结构示意图，其中移动终端101与云服务器102通信连接，移动终端101采集文字数据，对文字数据进行预处理得到字体数据，将字体数据发送至云服务器102，云服务器102接收到字体数据后，将字体数据作为字体打分模型的输入进行计算得到字体数据对应的字体分数，判断字体分数是否小于分数阈值，云服务器102将字体分数小于分数阈值的字体作为特征提取模型的输入得到字体特征，将字体特征与字体库中的字体进行匹配确定目标字体，移动终端101接收云服务器102发送的目标字体后获取与字体数据对应的文字，移动终端101显示该文字。请参阅图2，图2是本申请实施例公开的一种优化字体的方法的流程示意图。步骤201、获取文字数据，对所述文字数据进行预处理得到字体数据。可选的，文字数据包括：文字图像数据、触控屏手写文字数据，其中，文字图像数据为电子设备中的图片数据，触控手写文字数据为电子设备的触控屏接收的手写文字数据。进一步地，若文字数据为文字图像数据，检测文字图像数据中包含的所有直线，其中，检测直线包括：对于文字图像数据边缘的每一个像素点，把可能经过这个像素点的所有直线y＝k*x+b，映射到k-b空间上，然后投票，对于与x轴垂直的直线斜率不存在无法通过方程y＝k*x+b表示，所以用参数方程r＝x*cos(theta)+y*sin(theta)表示，其中r表示经过该点直线到原点的距离，theta表示r与x正轴的夹角，对每个边缘点映射之后，在霍夫空间进行投票，每次有直线方程满足(r，theta)点，此处的像素值加1，得到hough-space图像，对该hough-space图像进行过滤，计算局部极大值，依据局部极大值得到若干直线方程以求得文字图像数据中的所有直线。进一步地，获取文字图像数据中的所有直线，计算每条直线的倾斜角，计算所有倾斜角的平均值，该平均值为该文字图像数据的倾斜度，依据该平均值本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种优化字体的方法，其特征在于，所述方法应用于电子设备，所述方法包括：/n获取文字数据，对所述文字数据进行预处理得到字体数据；/n将所述字体数据输入到训练好的字体打分模型，得到所述字体数据对应的字体分数；/n判断所述字体分数是否小于分数阈值，若所述字体分数小于所述分数阈值，则依据所述字体数据确定目标字体；/n从所述目标字体中获取与所述字体数据对应的文字，显示所述文字。/n

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】一种优化字体的方法，其特征在于，所述方法应用于电子设备，所述方法包括：
获取文字数据，对所述文字数据进行预处理得到字体数据；
将所述字体数据输入到训练好的字体打分模型，得到所述字体数据对应的字体分数；
判断所述字体分数是否小于分数阈值，若所述字体分数小于所述分数阈值，则依据所述字体数据确定目标字体；
从所述目标字体中获取与所述字体数据对应的文字，显示所述文字。


根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取文字数据，对所述文字数据进行预处理得到字体数据包括：
所述文字数据包括：文字图像数据；
检测所述文字图像数据中的直线；
计算所述直线的倾斜角，计算所述倾斜角的平均值，确定所述平均值为所述文字图像数据的倾斜角度；
根据所述倾斜角度对所述文字图像数据进行旋转校正后得到第一文字图像数据；
对所述第一文字图像数据执行字符识别步骤得到字体数据。


根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述第一文字图像数据执行字符识别步骤得到字体数据之前还包括：
设置搜索框与搜索步长，对所述第一文字图像数据进行搜索裁剪得到第二文字图像数据；
对所述第二文字图像数据进行细化得到细化的第二文字图像数据，对所述细化的第二文字图像数据进行归一化处理得到归一后的第二文字图像数据，对所述归一后的第二文字图像数据进行模板匹配得到第三文字图像数据；
将所述第三文字图像数据作为训练好的特征提取模型的输入，得到所述第三文字图像对应的文字特征，确定所述文字特征对应的特征权重。


根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述所述第一文字图像数据执行字符识别步骤得到字体数据包括：
获取文字库，将所述文字库中的样本文字数据作为所述训练好的特征提取模型的输入得到所述样本文字数据对应的样本特征；
依据所述样本特征训练文字分类器得到训练好的文字分类器；
将所述文字特征与特征权重作为所述训练好的文字分类器的输入得到分类结果，确定所述分类结果为所述文字特征对应的识别文字；
所述文字特征、所述特征权重与所述识别文字构成所述字体数据。


根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述字体数据确定目标字体包括：
检测所述字体库中是否包含设定字体；
若所述字体库中包含设定字体，确定所述目标字体为所述设定字体；
若所述字体库中不包含所述设定字体，则将所述字体数据与所述字体库进行匹配确定目标字体。


根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述则将所述字体数据与所述字体库进行匹配确定目标字体包括：
确定所述字体库中的字体为待选字体；
从所述待选字体的字体库中获取所述识别文字为待选文字；
获取所述待选文字的特征为待选特征，确定所述待选特征对应的待选特征权重，将所述文字特征与所述待选特征进行匹配，依据所述特征权重与所述待选特征权重计算得到匹配度；
确定所述匹配度中的最大值对应的待选特征为目标特征，确定所述目标特征对应待选字体为所述目标字体。


根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述字体数据确定目标字体包括：
获取所述文字库中的字体对应的字体使用频率；
确定所述字体使用频率的最大值对应的字体为目标字体。


根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
若所述字体分数不小于所述分数阈值，建立所述字体数据与所述字体分数的映射关系，将所述映射关系存储至个性字体库中。


根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述显示所述文字之后还包括：
获取所述字体库的字体，获取所述个性字体库的字体；
在所述文字的界面显示放大浮层，所述放大浮层包括：所述字体库的字体、所述个性字体库的字体。


一种优化字体的设备，其特征在于，包括：
获取单元，用于获取文字数据，对所述文字数据进行预处理得到字体数据；
评分单元，用于将所述字体数据输入到训练好的字体打分模型，得到所述字体数据对应的字体...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈岩，
申请(专利权)人：深圳市欢太科技有限公司，OPPO广东移动通信有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44