[发明专利]一种基于力信息的钢笔书法表达方法有效
申请号: | 201110359842.2 | 申请日: | 2011-11-14 |
公开(公告)号: | CN102496176A | 公开(公告)日: | 2012-06-13 |
发明(设计)人: | 吴仲城;陈海强;罗健飞;申飞 | 申请(专利权)人: | 中国科学院合肥物质科学研究院 |
主分类号: | G06T11/80 | 分类号: | G06T11/80 |
代理公司: | 安徽省合肥新安专利代理有限责任公司 34101 | 代理人: | 赵晓薇 |
地址: | 230031 安徽省*** | 国省代码: | 安徽;34 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 信息 钢笔 书法 表达 方法 | ||
技术领域
本发明涉及计算机信息领域和自动化电子领域,特别涉及一种基于力信息的钢笔书法表达方法。
背景技术
钢笔作为汉字的书写工具,具有体积小,携带方便,书写便捷,经久耐用,写出的字不易褪色等优点。从审美的角度看,钢笔字的线条表现形式和艺术感染力虽不及毛笔书法那样丰富,但远远胜于铅笔、圆珠笔等其他硬笔,因为钢笔的笔尖富有弹性,写出的笔画同样有粗细、轻重之分。一篇漂亮的钢笔字,同样能给人以美的享受。特别是近几年来,随着钢笔字教学的普及与提高,广大钢笔书法教育者、爱好者在教学和书写实践中,对钢笔字的笔法、结构、章法及书体等进行了有益的探索和尝试,创作了不少优秀的楷、行、草、隶、篆五体俱全的钢笔书法作品。这些作品具有形态、神情、风韵、意境和气势之美,形成了结构严谨、笔画呼应、骨力开张、筋脉相连之妙,增强了钢笔书法艺术的感染力,受到了社会的广泛赞许,使钢笔字由单纯的实用型向艺术型迈进了一大步。
钢笔是人们普遍使用的书写工具,其笔尖富有弹性,书写起来圆滑,出墨均匀流畅,书写出的笔画有粗细、轻重的变化.钢笔笔尖一般由两瓣组成,中间有一细缝或凹槽,用户在书写的过程中,通过运笔力量和角度的改变来影响细缝或凹槽张开的宽度,使得墨水的出水量发生变化,来达到满意的书写效果。
随着计算机技术的发展,人们希望在计算机上进行钢笔字的创作。这样不仅操作方便而且节约了笔纸墨的消耗,既满足了人们的需求,又有很大的经济意义。现有文献中,1994年的Proceedings of the 21st annual conference on Computer Graphics and Interactive Techniques 会议论文集中,标题为《Computer-Generated Pen-and-Ink Illustration》的文章公布一种用笔画纹理来渲染生成钢笔画的论文,通过调整笔画的轨迹、波动、压力等参数达到满意的渲染效果。
现有专利中,专利号为CN101785030A的“基于隐式马尔可夫模型的手写笔迹/书法生成”提出一种用于手写字符生成的示例性方法,包括接收一个或多个字符,使用被训练以供生成手写字符的隐式马尔可夫模型来生成手写字符。专利号为CN101699516A的“一种手写汉字美化的笔画渲染方法”提出对手写汉字进行美化的方法,通过重采样用户输入的轨迹信息,利用笔画渲染技术实现具有毛笔行楷书法风格的笔画轮廓。
现有技术中对钢笔书法效果的表达是通过计算机图形学或计算机特定算法来实现的,如利用笔画纹理图形学来模拟钢笔书写效果,或利用基于经验生成算法,或利用笔画渲染算法来达到个人书写特性的字体效果,即这些算法都不是实际反映钢笔手写的物理过程。实际上钢笔书法过程是一个力作用和反馈过程,即钢笔书写的形成是由人手的作用力带动钢笔笔尖相对纸张的接触运动而产生的,这一过程所形成的特殊钢笔书写风格,如形态、神情、风韵、意境和气势之美,是由于书写者书写力作用形成的,并且这一过程是自然形成的。
发明内容
本发明所要解决的技术问题即目的是:避免上述现有技术中对钢笔书法表达的不足之处,提出一种基于力信息的钢笔书法表达方法,利用三维力传感器获取钢笔书写过程产生的三维书写力信息,并基于三维书写力的大小和方向,模拟钢笔字书法的创作效果。
本发明的技术方案是:
一种基于力信息的钢笔书法表达方法,特别是:采用三维力传感器来获取钢笔笔尖与签字平面接触产生的三维手写力矢量信息,即当有钢笔手写过程发生时,三维力传感器可以实时的感知和输出作用在其上的三维手写动态力信息变化,通过采集和转换这些信息,计算钢笔笔尖与纸张平面接触产生的笔触区域,然后根据力信息实现对笔触区域的操作和处理,最终实现在力信息下的钢笔书法表达效果,方法包括:
初始化三维力传感器;
获得三维手写力数据;
获得三维手写力信息数值;
预处理计算;
计算笔触区域;
钢笔笔迹优化处理。
初始化三维力传感器,具体包括:
为三维力传感器正常工作提供符合要求的环境需求,如电源需求,内存需求以及接口驱动需求等,以保证三维力传感器能够正确而有效的输出数据。
获得三维手写力数据,具体包括:
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