原笔迹手写保存生成 svg 数据,并将 svg 保存为 pdf 格式

有个朋友提了一个需求,将签名数据生成 svg 数据,并保存为 pdf,传送到后台。

初步分析了一下,难点在于

  1. svg 的生成
  2. pdf 的生成。

首先对 svg、pdf 的文件格式进入了初步的了解。尝试将笔迹生成 svg 格式,然后再将 svg 转化为 pdf graphic command,再将这些 command 转化为 pdf 文件。

相对之前对 svg 有所涉及,pdf 方面的入门门槛更高一点。好在并不需要实现很复杂的功能。首先通过 mediabox 定义页面的大小,然后通过对颜色配置的学习,实现了对笔迹颜色的支持,最重要的是,用过对 curv path 的格式规范的学习,实现的笔迹笔锋和压感的效果。

最后,让我们来看一下效果(关键是 svg 和 pdf 是矢量图,放大不失真):

原笔迹控件原始效果:

生成的 svg 数据的效果:

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iOS iPad 重温

最近有个网友想要看看 iOS 的效果,于是重新编译一下以前的代码,不料 xcode 开发环境就折腾了很久。xcode 和 swift 都升级到最新版本了,导致无法顺利编译通过。

升级了 nimble 和 quick 库之后,终于能顺利跑起来,不过。。。

发现当初做的只是简单的实现手写笔锋的效果。其他功能都没有实现,路途还比较远。。。时间也不够用啊。。。

迟点还是找时间,把 iOS 版本完善起来吧。

先记录一下 iPad 上的效果吧。

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原笔迹手写–圆珠笔效果

圆珠笔跟毛笔效果,还是有挺大的区别的。

首先,圆珠笔是硬笔,笔尖有滚珠,硬尖,书写时没有很明显的提、按动作,书写快速,流畅。

所以笔锋变化不能太大,效果也必须有更加笔挺,硬朗的感觉。

下面是我实现的效果,大家觉得如何?

自我感觉笔锋变化还可以再小一点,这个更倾向钢笔了。

SeetaFace2AndroidDemo 扩展,支持 arm64 架构

最近在研究基于 Android 平台的人脸识别,seetaface2 开源算法是知名度比较高的一个,github 上有比较完善的代码,但是推荐的 Android demo 只支持 arm32 平台,研究了一下,编译了 arm64 位的库,方便在目前的主流手机上进行测试。在这里记录一下,有兴趣的可以 github 查看,地址如下:

https://github.com/kevinems/SeetaFace2AndroidDem

Readme:
这是中科视拓开源项目SeetaFace2的android示例

由于模型文件较大,需要用户自己去下载然后放到app模块的assets目录下,或者/sdcard/seeta/model目录下。 记得修改一些环境变量为你自己的配置环境,如ndk、cmake等,祝好运。

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kevinems: 在原作者的基础上,修改如下,具体可以查看修改记录:

  1. Android Studio 4.0 上编译通过。
  2. 使用重新编译的 seetaface2 的库,并支持 arm64。(原项目没有提供 arm64 库,所以在目前的主流手机上都跑不了)
  3. demo 修改为使用后置摄像头。

最近在线教育有点火

最近由于新冠肺炎疫情的影响,学校无法按时正常开学,在线教育就火起来了。没办法啊,减少接触,只能选择在线教育了。无奈。

在线教育相关的在线课堂,电子书包等项目,也催生了对手写技术的需求,最近就有不少人跟 Kevin 打听原笔迹手写的相关技术。

但愿疫情早日过去,大家可以放心地外出游玩。武汉加油,深圳加油!


光大银行惊现原笔迹手写控件

前两天去光大银行办理业务,签字的时候,光大银行用的是手写签字板。我签字的时候,发现光大银行的手写签名的效果还是挺好的啊,跟我的手写控件的效果有得比啊。于是认真观察一下,哇,这不是跟我的手写控件的效果一模一样的效果么?这笔锋,这流畅度,这搬圆滑的曲线,真的很像很像。

可惜那时没有拍个照片,回来好好对比。后来想想的确有可能是我的手写控件,因为之前的客户有提过他们会给各个银行提供手写板方案,所以很有可能是客户把这个手写控件应用到银行的签名系统了。


原笔迹手写控件还可以这样玩–绣花机

更多内容,可以查看相关文章:原笔迹手写技术与智能绣花机的第一次亲密接触

以下是原笔迹手写控件在绣花机上的实例应用,实例中的手写效果没有使用压感屏,如果配合电磁屏的平板设备,效果会更好。


原笔迹手写技术与智能绣花机的第一次亲密接触

0. 前言

是的,之前一直没有想象过原笔迹手写技术可以应用在绣花机上,更多的只是在教育行业有合作的需求。
直到客户提出需求,才恍然大悟,试想将自己酷炫的签名秀在自己的鸭舌帽上,将自己得意的书法作品秀在绸缎上,将孩子萌萌达的涂鸦秀在家庭亲子装上,等等,这是何等提升幸福感的事情啊!

1. 需求

  • 原笔迹手写,支持电磁屏/主动电容屏压感以及笔锋;普通电容屏的的压感以及笔锋
  • 生成笔迹svg,绣花机通过生成的svg来进行刺绣
  • 生成笔迹png,激光绣花级通过生成的png来进行刺绣
  • 其他

2. 技术实现

通过在平板上书写,绘制,能很好的还原原笔迹,压感,笔锋,平滑,优美。原笔迹手写技术已经比较成熟,实现效果如下:

唯一的问题就是svg的需求。之前生成的svg不符合客户的需求,绣花机需要的是不是一条贝塞尔曲线,而是形成笔迹的两条贝塞尔曲线,然后根据这两条塞尔曲线进行刺绣。

技术上有一定的难度,但是因为之前已经有过相当长的一段时间的研究,所有实现也并不是太难。svg文件的效果可以很好地满足客户的需求。

svg文件生成效果如下:

3. 视频实例

最终期望效果~~~

4. 展望

相信随着智能手机,平板的普及,原笔迹手写在消费行业定会大有所为,同时也会在工业行业找到更多展现自己价值的机会。