傾斜圖片線條隱藏文字

㈠ 最近流行的一種線條圖，把字拉大了傾斜著才好看到

是這個吧~

㈡ CSS怎麼把div里的圖形傾斜，而文字不傾斜

<divclass="wrap">
<span>文字文字文字</span>
</div>

.wrap{
-webkit-transform:skew(20deg);
}
.wrapspan{
display:inline-block;
-webkit-transform:skew(-20deg);
}

其他瀏覽器私有前綴自己加，就是外層正度數，內層負度數，度數相等就可以，元素必須是塊級元素

㈢ python pil 怎麼去掉驗證碼線條

一、驗證碼識別的概念

機器識別圖片主要的三個步驟為消去背景、切割字元、識別字元。而現有的字元驗證碼也針對這三個方面來設計強壯的驗證碼。

以下簡圖幫助大家理解驗證碼識別的流程：

二、處理流程

其中最為關鍵的就是好圖像處理這一步了。圖像處理功能模塊包括圖像的灰度化、二值化、離散雜訊點的去除、傾斜度校正、字元的切割、圖像的歸一化等圖像處理技術 。

1、 圖像的灰度化
由於 256 色的點陣圖的調色板內容比較復雜，使得圖像處理的許多演算法都沒有辦法展開，因此有必要對它進行灰度處理。所謂灰度圖像就是圖像的每一個像素的 R、G、B 分量的值是相等的。彩色圖像的每個像素的 R、G、B 值是不相同的，所以顯示出紅綠藍等各種顏色。灰度圖像沒有這些顏色差異，有的只是亮度上的不同。灰度值大的像素點比較亮（像素值最大為 255，為白色），反之比較暗（像素值最小為 0，為黑色）。圖像灰度化有各種不同的演算法，比較直接的一種就是給像素的 RGB 值各自一個加權系數，然後求和；同時還要對調色板表項進行相應的處理。

2、 圖像的二值化
要注意的是，最後得到的結果一定要歸一到 0－255 之內。因為這是每個位元組表示
圖像數據的極限。

3、 去噪
圖像可能在生成、傳輸或者採集過程中夾帶了雜訊，去雜訊是圖像處理中常用的手法。通常去雜訊用濾波的方法，比如中值濾波、均值濾波。但是那樣的演算法不適合用在處理字元這樣目標狹長的圖像中，因為在濾波的過程中很有可能會去掉字元本身的像素。

一個採用的是去除雜點的方法來進行去雜訊處理的。具體演算法如下：掃描整個圖像，當發現一個黑色點的時候，就考察和該黑色點間接或者直接相連接的黑色點的個數有多少，如果大於一定的值，那就說明該點不是離散點，否則就是離散點，把它去掉。在考察相連的黑色點的時候用的是遞歸的方法。此處，我簡單的用python實現了,大家可以參考以下。

#coding=utf-8"""
creat time:2015.09.14
"""import cv2import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltfrom PIL import Image,ImageEnhance,ImageFilter

img_name = '2+.png'#去除干擾線im = Image.open(img_name)#圖像二值化enhancer = ImageEnhance.Contrast(im)
im = enhancer.enhance(2)
im = im.convert('1')
data = im.getdata()
w,h = im.size#im.show()black_point = 0for x in xrange(1,w-1): for y in xrange(1,h-1):
mid_pixel = data[w*y+x] #中央像素點像素值
if mid_pixel == 0: #找出上下左右四個方向像素點像素值
top_pixel = data[w*(y-1)+x]
left_pixel = data[w*y+(x-1)]
down_pixel = data[w*(y+1)+x]
right_pixel = data[w*y+(x+1)] #判斷上下左右的黑色像素點總個數
if top_pixel == 0:
black_point += 1
if left_pixel == 0:
black_point += 1
if down_pixel == 0:
black_point += 1
if right_pixel == 0:
black_point += 1
if black_point >= 3:
im.putpixel((x,y),0) #print black_point
black_point = 0im.show()041424344

原驗證碼：

4、分割
圖像中一般會含有多個數字，識別的時候只能根據每個字元的特徵來進行判斷，所以還要進行字元切割的工作。這一步工作就是把圖像中的字元獨立的切割出來。

具體的演算法如下：

第一步，先自下而上對圖像進行逐行掃描直至遇到第一個黑色的像素點。記錄下來。然後再自上而下對圖像進行逐行掃描直至找到第一個黑色像素，這樣就找到圖像大致的高度范圍。

第二步，在這個高度范圍之內再自左向右逐列進行掃描，遇到第一個黑色像素時認為是字元切割的起始位置，然後繼續掃描，直至遇到有一列中沒有黑色像素，則認為這個字元切割結束，然後繼續掃描，按照上述的方法一直掃描直至圖像的最右端。這樣就得到了每個字元的比較精確寬度范圍。

第三步，在已知的每個字元比較精確的寬度范圍內，按照第一步的方法，分別進行自上而下和自下而上的逐行掃描來獲取每個字元精確的高度范圍。

5、 圖像的歸一化
因為採集的圖像中字元大小有可能存在較大的差異，或者是經過切割後的字元尺寸不統一，而相對來說，統一尺寸的字元識別的標准性更強，准確率自然也更高，歸一化圖像就是要把原來各不相同的字元統一到同一尺寸，在系統實現中是統一到同一高度，然後根據高度來調整字元的寬度。具體演算法如下：先得到原來字元的高度，跟系統要求的高度做比較，得出要變換的系數，然後根據得到的系數求得變換後應有得寬度。在得到寬度和高度之後，把新圖像裡面的點按照插值的方法映射到原圖像中。

不少人認為把每個字元圖像歸一化為 5×9 像素的二值圖像是最理想的，因為圖像的尺寸越小，識別速度就越高，網路訓練也越快。而實際上，相對於要識別的字元圖像， 5×9 像素圖太小了。歸一化後，圖像信息丟失了很多，這時進行圖像識別，准確率不高。實驗證明，將字元圖像歸一化為 10×18 像素的二值圖像是現實中是比較理想的，達到了識別速度快和識別准確率高的較好的平衡點。

三、識別

圖像識別包括特徵提取、樣本訓練和識別三大塊內容。

驗證碼識別其中最為關鍵的就是去噪和分割，這對你的訓練和識別的精度都有著很大的影響。這里只講了大致的流程，其中每個細節都有很多工作要做，這里碼字也很難講清楚，大家可以以這個流程為主線，一步步的實現，最終也就能完成你的需求。

㈣ 給圖片加上防偽水印 傾斜的文字 多排的 布滿整個圖片 怎麼做呢

給圖片加滿屏水印的方法，滿足你的要求：

步驟一，下載好優速水印工廠後安裝打開，點擊左邊三個功能中的【圖片水印】功能，然後點擊【添加文件】按鈕或軟體空白處，將需要添加水印的圖片導入到軟體中，如果批量導入一起加水印，提高效率

㈤ 請問Photoshop怎麼做出下面這種傾斜的文字

PS中有自帶的字元格式編輯器，可以直接實現字體傾斜。如果想要自由控制傾斜，應用變形工具，文字四周和中間部分會出現方形的節點。如需要垂直方向的傾斜，選擇文字左右兩邊居中的節點，按住Ctrl+單機滑鼠左鍵，上下拖動。如需要水平方向的傾斜，選擇垂直於文字的居中節點，用同樣的 操作方式，進行左右拖動。

㈥ 在word中繪圖時如何在傾斜的直線上添加文字

你可以用組合一個方框，在方框里添加文字，把方框的填充色和線條顏色都改為無

㈦ ps怎樣讓字傾斜，讓它和圖片傾斜度差不多，請教高手！！！

首先ctrl+o找到並打開這張圖，在圖層上新建一個層（點擊圖層下方的新建按鈕）在工具欄找到T文字工具，打字上去（字體大小可以在菜單上做調整）注意是在文字層，ctrl+t選中文字可以條文字的整體傾斜度。調整好後按enter鍵，如果不滿意，可以在「編輯」變形下面有很多變形，如透視，扭曲等可以試試變形效果，調整好後還是enter鍵。最後ctrl+e合並圖層，ctrl+s保存，或者點擊文件：保存/另存為，導出圖片。

㈧ 請問PS中如何在傾斜面加文字並且文字看起來是貼在圖片上的

1、電腦打開Photoshop，輸入文字。

㈨ 誰知道這種圖片怎麼製作要傾斜看才能看到的字

PS軟體就可以處理出來！

我回答了好幾個這樣問題，有幾個都被度娘吞了

我再試發下圖，會不會被度娘吞！

輸入文字後把文字的豎向縮放拉大，另外一個文字圖層順時針（或逆時針）旋轉90度，這樣達到重疊效果，（至於字體你可以自己選定）！

㈩ 如何用PS去除圖片中傾斜的文字

用填充前景色的方法較快，效果比較好。具體做法：設拾色器前景色為准備處理區域背景色，用矩形框選工具准確框選，ALT+DEL完成天色，細部用同色畫筆處理一下即可。這樣一張圖最多半分鍾就處理完了。