最愚蠢的方法做MTK拨号大字体

在面对老板提出的拨号界面字体大小需求时,作者通过调整字体尺寸并自行生成64X64大号字体,最终解决显示问题。分享了从调整字体大小、修正生成数据到完成字体生成的整个过程,并提供了生成80X64字体的实例。

这几天老板闲着没事看了一下拨号界面的字体,就抛了"这字也太小看不到了"。晕,这上面原来的字已经是36X23了,再大都不知道像个啥样子了,看 来现在也不是每个人都追求精细啊,没办法找了一个52X32的给看一下,还是那句"不够大"...这已经是现成字库里做的最大的了,没办法还得自己琢磨着 生成一个了,想着原来虽然没弄过大号字体,但做过别小号汉字字体,想想应该没问题吧,就按着原先做中文字库的方法(这里就不详细说了,大家可以看"MTK 如何生成新字库http://itfun.blog.sohu.com/104703188.html ") 做了一个64X64的先试试,结果用MCT生成出来的FontRes.c和数据.h怎么看也不对劲,不但结构里面的偏移量还是 Font_64X64_Data[]数据个数都不对(因为是拨号字体,总共也就那么15个很容易看出来)。一开始以为是自己生成的BDF不支持这么大的字 体,但打开BDF文件研究了一下感觉到一点问题也没有,因为自己试过用最蠢的画图的方式然后用MCT把bmp转为BDF文件再生成字库也有这样的问题,这 下彻底晕了...

  BDF文件没问题,想着肯定是MCT这个工具的问题了,本来想看看有没有更新版本的MCT,goolge搜了一下无果后只能查查生成的数据到底哪里不对了,后面发现问题主要有几个方面
1.sCustFontData Font_64X64里面的nCharBytes不对,因为64X64号字体每个字符占了512个字节了,超界了,只好把nCharBytes改为U16

2.Font_64X64_RangeOffset数组生成的也有问题,这个倒是手工可以修改过来,反正也就只有15个字符,算一下偏移量也很简单 的事情,至于数组的偏移量就要看具体你生成的Font_64X64_RangeData[]来决定了,把连续的字体个数*nCharBytes就是间隔啦

3.最后也是最麻烦的就是Font_64X64_Data[]这个生成的真正的子模数据也有问题,生成不全,还好并不是每个字都生成的有问题,前面 的几个字符还是没问题的,这样就只能分段的生成了,俺比较的不想问题,也懒得管它到底哪里出的问题了,反正也就15个字符,估计用分段生成的蠢办法和自己 写一个BDF转FontRes和数据的小程序也要花差不多的时间了,最后皇天不负有心人终于给我把数据凑齐了 泪奔  ..

下面贴一个刚做的80X64的字体,界面还没有调整,只能看到部分,呵呵,大家有什么好的方法记得告诉我哦

 最新发现,原来生成的Font数据出现了下半部分看不到的情况,查了原因是因为生成的BDF文件每个字符里面还有一个关于字体高度的属性不对,把错误纠正后就没问题了

下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a426667488ae 标题“仿淘宝jquery图片左右切换带数字”揭示了这是一个关于运用jQuery技术完成的图片轮播机制,其特色在于具备淘宝在线平台普遍存在的图片切换表现,并且在整个切换环节中会展示当前图片的序列号。 此类功能一般应用于电子商务平台的产品呈现环节,使用户可以便捷地查看多张商品的照片。 说明中的“NULL”表示未提供进一步的信息,但我们可以借助标题来揣摩若干核心的技术要点。 在构建此类功能时,开发者通常会借助以下技术手段:1. **jQuery库**:jQuery是一个应用广泛的JavaScript框架,它简化了HTML文档的遍历、事件管理、动画效果以及Ajax通信。 在此项目中,jQuery将负责处理用户的点击动作(实现左右切换),并且制造流畅的过渡效果。 2. **图片轮播扩展工具**:开发者或许会采用现成的jQuery扩展,例如Slick、Bootstrap Carousel或个性化的轮播函数,以达成图片切换的功能。 这些扩展能够辅助迅速构建功能完善的轮播模块。 3. **即时数字呈现**:展示当前图片的序列号,这需要通过JavaScript或jQuery来追踪并调整。 每当图片切换时,相应的数字也会同步更新。 4. **CSS美化**:为了达成淘宝图片切换的视觉效果,可能需要设计特定的CSS样式,涵盖图片的排列方式、过渡效果、点状指示器等。 CSS3的动画和过渡特性(如`transition`和`animation`)在此过程中扮演关键角色。 5. **事件监测**:运用jQuery的`.on()`方法来监测用户的操作,比如点击左右控制按钮或自动按时间间隔切换。 根据用户的交互,触发相应的函数来执行...
垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形点坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理:集成到监控系统中,用于实时检测公共区域的垃圾堆积,辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究:支持实例分割算法的研究和优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品实例,覆盖不同场景,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
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