線上轉換工具

如果你不想安裝軟體，且轉換數量不多，這幾個網站是首選。

• Fontsource Webfont Converter純瀏覽器處理，檔案不會上傳到伺服器，對隱私更有保障，速度也非常快。
• Transfonter這是目前開發者最推薦的工具。它除了轉換格式，還能幫你生成 @font-face 的 CSS 代碼，並支援字體子集化（Subsetting）來縮減檔案體積。
• CloudConvert萬用型的檔案轉換器，如果你的字體檔案非常大（超過 10MB），一般的網頁工具可能會失敗，這時可以用 CloudConvert 處理。

命令列工具 (CLI)

如果你需要批次處理，或是想把轉換流程加入自動化腳本，這幾個工具非常強大。

• google/woff2這是 Google 官方釋出的參考代碼。在 macOS 可以直接用 brew install woff2 安裝，之後在終端機輸入
  woff2_compress yourfont.ttf
  就能得到 WOFF2 檔。
• fonttools (Python)這是字體工程領域的標準工具。安裝 Python 後執行
  pip install fonttools
  轉換指令：
  pyftsubset yourfont.ttf “*” –flavor=woff2 –output-file=yourfont.woff2
• wawoff2 (Node.js)這是 Google woff2 的 WebAssembly 版本，適合 Node.js 環境。執行
  npx wawoff2 compress yourfont.ttf

工具對比總結

如果你只需要簡單轉檔給網站用，我建議直接用 Transfonter。如果你是想研究如何縮小字體體積，那麼 fonttools 是比較專業的選擇。

使用 Python 進行自動化轉換

如果你的電腦有安裝 Python，使用 fonttools 是最專業的做法。它不只能轉檔，還能移除字體中用不到的字元來減肥。

首先安裝必要的套件：

pip install fonttools brotli

接著你可以使用這段簡單的腳本，它會掃描資料夾內所有的 TTF 檔案並轉換成 WOFF2：

import os
from fontTools.ttLib import TTFont

def convert_to_woff2():
    for file in os.listdir('.'):
        if file.endswith('.ttf'):
            font = TTFont(file)
            output_name = file.replace('.ttf', '.woff2')
            font.save(output_name, reorderTables=True)
            print(f'已完成: {output_name}')

if __name__ == '__main__':
    convert_to_woff2()

使用 Shell 指令批次轉換

如果你在 macOS 或 Linux 環境，且已經安裝 Google 官方的 woff2 工具，可以用一行指令處理整個資料夾。

安裝方式：

brew install woff2

轉換指令：

for f in *.ttf; do woff2_compress "$f"; done

這會直接在同個資料夾產生對應的 WOFF2 檔案。這個工具的壓縮率通常是最好的，因為它使用了 Google 開發的 Brotli 壓縮演算法。

pyftsubset 是 fonttools 套件中最強大的工具。它的核心邏輯是從原始字體中「切出」你需要的部分，並重新打包成網頁專用的格式。

基礎轉換指令

如果你不需要刪除任何字元，只是單純想把 TTF 轉成 WOFF2，可以使用這個指令。

Bash

pyftsubset input.ttf --glyphs="*" --flavor=woff2 --output-file=output.woff2

• --glyphs="*"：代表保留原字體中所有的字元，不進行刪減。
• --flavor=woff2：指定輸出格式為 WOFF2。如果不加這行，預設會輸出 TTF。

字體子集化（縮減體積）

中文字體動輒 10MB 以上，載入速度很慢。子集化可以讓你只保留網頁會用到的字。

• 指定文字內容：如果你只想保留特定的字（例如「你好」），可以使用 –text。Bashpyftsubset input.ttf --text="你好" --flavor=woff2
• 使用 Unicode 範圍：如果你想保留常用的中文字範圍，可以使用 –unicodes。Bashpyftsubset input.ttf --unicodes="U+4E00-9FFF" --flavor=woff2

常用的進階參數

為了讓網頁載入更順暢，建議加上以下參數優化字體結構。

• –layout-features=”*”預設情況下，子集化會刪除 OpenType 特性（如連字、垂直排版）。如果你需要保留這些功能，務必加上這個參數。
• –no-hinting如果你不在意舊螢幕的清晰度，移除 Hinting 資訊可以再減少約 10% 到 20% 的檔案大小。
• –desubroutinize針對 CJK（中日韓）字體，這可以解決某些瀏覽器在渲染子集化後的 CJK 字體時出現的異常。

完整的專業指令推薦

這是我最常建議的「高效能網頁字體」轉換公式：

pyftsubset MarukoGothic.ttf --unicodes="U+4E00-9FFF,U+0000-007F" --flavor=woff2 --layout-features="*" --output-file=font.woff2

這個指令會保留「基本拉丁字母」與「常用中文字範圍」，並維持所有的字體排版特性。

針對你的需求，要把日文、英文以及常用標點符號都包進去，你需要組合多個 Unicode 區塊。

推薦的 Unicode 範圍組合

你可以將以下這段字串直接複製到 --unicodes 參數後。這包含了基本英文、常用符號、日文（平假名、片假名、漢字）以及中文字：

U+0000-007F,U+00A0-00FF,U+2000-206F,U+3000-303F,U+3040-309F,U+30A0-30FF,U+4E00-9FFF,U+FF00-FFEF

各區塊詳細說明

下表拆解了這串代碼代表的意義，你可以根據需求增減：

最終執行指令範例

這是一個非常完整的轉換指令，適合處理像「丸子黑體」這類包含中日文的字體：

for macOS / Linux:

pyftsubset MarukoGothic.ttf \
--unicodes="U+0000-007F,U+00A0-00FF,U+2000-206F,U+3000-303F,U+3040-309F,U+30A0-30FF,U+4E00-9FFF,U+FF00-FFEF" \
--flavor=woff2 \
--layout-features="*" \
--output-file=MarukoGothic_optimized.woff2

for Windows:

pyftsubset MarukoGothic.ttf ^
--unicodes="U+0000-007F,U+00A0-00FF,U+2000-206F,U+3000-303F,U+3040-309F,U+30A0-30FF,U+4E00-9FFF,U+FF00-FFEF" ^
--flavor=woff2 ^
--layout-features="*" ^
--output-file=MarukoGothic_optimized.woff2

小提醒

如果你發現某些特殊的避頭尾點號（如雙引號）沒出現，通常是因為它們落在 U+2018-201D 之間，上面的 U+2000-206F 已經完整覆蓋了。

為了方便擴展，我將程式結構重組。現在你可以定義一個列表，裡面存放多組 pattern 與 replacement 的配對。程式會自動對每一組配對執行四個角度的旋轉掃描與替換。

Max腳本檔案下載：
https://github.com/max32002/MaxFontScripts/blob/master/smooth_pattern.py

這個版本與「影像邊緣平滑與雜點清理」文章的差異在：優點是風格也消失較少，缺點：產生的字型檔案會較大，且雜訊較多。

為什麼需要這份程式碼

手寫筆記掃描成電腦檔案。墨水常常會暈開。筆畫黏在一起。畫面看起來很髒。這份程式碼可以自動修復。它能把黏住的字跡分開。清理多餘的碎點。讓黑白文字變得清晰。

準備環境

這段程式使用 Python 語言。你需要安裝兩個工具套件。打開終端機或命令提示字元。輸入下方指令安裝。

pip install opencv-python numpy

如何操作腳本

你可以處理單張圖片。也可以處理整個資料夾。指令非常簡單。打開終端機。移動到檔案所在目錄。

處理單張圖片的範例。

python smooth_pattern.py -i test.jpg -o result.jpg

處理整個資料夾的範例。

python clean.py -i ./my_notes

如果沒有指定 output 路徑。程式會自動建立一個加上 “_clean” 字樣的資料夾。

程式處理邏輯

這份工具包含幾個重要步驟。首先將圖片轉為二值化。也就是純黑與純白。接著執行減少暈染。利用形態學運算切斷微小的連結。這對分離筆畫很有效。

程式定義了一些特定的像素樣式。會自動比對並替換雜訊。最後進行平滑化處理。先將圖片放大再縮小。利用中值濾波去除鋸齒。讓邊緣看起來更自然。

建議

對於學習 OpenCV 的初學者。這是一個很好的練習案例。可以觀察不同矩陣運算對圖片的影響。

使用方法:

fontforge clear_glyph.py --input INPUT --output new-font.ttf --string STRING

參數說明：

• --input 輸入的來源字體專案目錄。
• --output 要處理的字體專案目錄或字型檔。
• --string 要取出的字串。預設值是空字串.
• --file 使用文字檔內的子串.
• --skip_alt 遇到有alt (lookup) 的字, 不刪除. 以避免錯誤: Lookup subtable contains unused glyph uni???? making the whole subtable invalid

執行結果：

說明：

• 開啟 alpha-1.ttf
• 刪除字元 g
• 另存為 alpha-2.ttf
• 來源字型字元數: 8
• 被清除掉的字元數: 1, (代表: 另存完的字元數: 7)
• 這個範例可以直接對2個字型檔操作, 針對大型的字型檔, 效率非常顯著的提升很多.

重要：刪除檔案前，請先一定要做要備份，因為會救不回來！

Max腳本檔案下載：
https://github.com/max32002/MaxFontScripts/blob/master/font_delete_font.py

使用方法:

fontforge font_delete_font.py --input input_font --remove selecte_font --output new-font.ttf

參數說明：

• --input 輸入的來源字體專案目錄。
• --remove 要移除文字清單的字體專案目錄。
• --output 要處理的字體專案目錄或字型檔。

執行結果：

說明：

• 開啟 1.sfdir, 當作來源字型.
• 開啟 2.sfdir, 列出所有的文字清單.
• 另存為 3.sfdir
• 被清除掉的字元數: 2, 在個案之中, 這2個字其實只有一個檔案, 使用了 alt 對映.
• 被清除掉的字元數: 1, 在個案之中, 來源字型 1.sfdir 只有2個字, 2.sfdir 是1個字, 但有使用 alt 對映.
• 這個範例可以直接對2個字型檔 .ttf 操作, 針對大型的字型檔, 效率非常顯著的提升很多.
• 也可以使用這個 script 來解決刪除不常用字, 讓字型減肥的效果, 參考:
  從文字檔移除特定文字集合
  https://codereview.max-everyday.com/remove-selected-char/

為什麼要學這個？

在許多影像處理應用中，我們經常需要處理左右對應的圖片，例如：

• 立體視覺： 透過左右兩張圖片，可以模擬人眼的立體視覺效果。
• 影像拼接： 將左右兩張圖片拼接成一張全景圖。
• 影像分析： 分別分析左右兩張圖片，以提取不同的特徵。
• 資料預處理： 在機器學習或深度學習的影像相關任務中，有時需要對資料集裡的圖片做裁切，以符合模型訓練所需的格式。

這個 Python 腳本可以幫助您快速、方便地裁剪左右對應的圖片，提高工作效率。

使用方法

1. 安裝 Pillow 函式庫：
   • 如果您的電腦尚未安裝 Pillow，請在終端機或命令提示字元中執行以下命令： Bash
     pip install Pillow
2. 儲存 Python 腳本：
   • Max腳本檔案下載：
     https://github.com/max32002/MaxFontScripts/blob/master/crop_images.py
3. 執行 Python 腳本：
   • 在終端機或命令提示字元中，使用以下命令執行腳本： Bash
     python crop_images.py --input <輸入目錄路徑> --output <輸出目錄路徑> --reverse
   • 將 <輸入目錄路徑> 替換為包含左右對應圖片的目錄路徑。
   • 將 <輸出目錄路徑> 替換為您想要儲存裁剪後圖片的目錄路徑。如果省略 --output，則預設會使用 cropped_images 目錄。
   • 如果想要裁剪右半邊的圖片，請加上 --reverse 選項。

參數說明

• --input：
  • 必要參數。
  • 指定輸入圖片目錄的路徑。
• --output：
  • 選擇性參數。
  • 指定輸出目錄的路徑。
  • 預設值為 cropped_images。
• --reverse：
  • 選擇性參數。
  • 如果指定此參數，則裁剪右半邊的圖片。
  • 如果未指定此參數，則裁剪左半邊的圖片。

使用範例

假設您的圖片目錄為 input_images，其中包含以下兩個圖片檔案：

• left.jpg
• right.jpg

您想要將 left.jpg 的左半邊裁剪出來，並儲存到 left_cropped 目錄，您可以執行以下命令：

Bash

python crop_images.py --input input_images --output left_cropped

您想要將 right.jpg 的右半邊裁剪出來，並儲存到 right_cropped 目錄，您可以執行以下命令：

Bash

python crop_images.py --input input_images --output right_cropped --reverse

透過這些範例，您可以更了解如何使用此腳本來裁剪左右對應的圖片。

為什麼要學這個？

在許多情況下，我們需要將字元轉換為圖像，例如：

• 生成字型圖集： 用於遊戲開發、網頁設計或圖形設計。
• 建立訓練資料集： 用於機器學習中的字元辨識。
• 產生藝術字體： 創造獨特的字體效果。
• 驗證碼產生: 產生驗證碼圖片。

這個 Python 腳本提供了一個方便的方法，可以根據指定的字型、大小和樣式，快速生成字元圖像。

使用方法

• 安裝 Python 和 opencv, freetype：

pip install opencv-python numpy freetype-py 

安裝 opencv 與 freetype 圖像處理庫。

• 準備字型檔案：
  • 將您要使用的字型檔案（例如 .ttf 或 .otf）放在一個容易存取的位置。
• 執行腳本：
  • 將腳本儲存為一個 .py 檔案（例如 generate_glyphs.py）。腳本傳送門:
    https://github.com/max32002/MaxFontScripts/blob/master/generate_glyphs.py
  • 在命令列或終端機中，使用

python generate_glyphs.py [參數] 

參數說明

• --keyword：
  • 要生成的字串。
  • 預設值為空字串。
• --font：
  • 字型檔案的路徑。
  • 必要參數。
• --font_size：
  • 字型大小。
  • 預設值為 256。
• --canvas_size：
  • 圖布大小（邊長）。
  • 預設值為 256。
• --output_dir：
  • 輸出目錄。
  • 預設值為 glyph_image。
• --filename_rule：
  • 檔案名稱規則。
  • 可選值：seq（序列號）、char（字元）、unicode_int（Unicode 整數）、unicode_hex（Unicode 十六進位）。
  • 預設值為 unicode_int。
• -f (也可以用 --format )：
  • 副檔名
  • 預設值為 png。
• --file：
  • 從文字檔案讀取字元。
  • 可選參數。
• --x_offset：
  • 字型 X 軸偏移量，預設為 0。
• --y_offset：
  • 字型 Y 軸偏移量，預設為 0。
• --clear：
  • 清除輸出目錄中的所有檔案。
  • 如果存在這個參數，在生成檔案前，會先清除 output_dir 內的所有檔案。

使用範例

• 生成包含 “Hello” 字串的字元圖像：

python generate_glyphs.py --font font.ttf --keyword "Hello"

• 從文字檔案讀取字元並生成圖像：

python generate_glyphs.py --font font.ttf --file characters.txt

• 使用序列號作為檔案名稱，並設定字型大小和圖布大小：

python generate_glyphs.py --font font.ttf --keyword "ABC" --filename_rule seq --font_size 128 --canvas_size 128

• 在生成檔案前，先清除 output_dir 內的所有檔案。

python generate_glyphs.py --font font.ttf --keyword "ABC" --clear

注意事項

• 請確保您提供的字型檔案路徑是正確的。
• 您可以根據需要調整參數，以獲得所需的圖像效果。
• 使用 --clear 參數會刪除整個輸出目錄及其中的所有檔案，請謹慎使用。
• 如果輸出目錄不存在，--clear 參數不會有任何作用。

為什麼要學習這個？

• 漢字學習與研究： 對於漢字學習者和研究者來說，了解漢字的部件組成至關重要。這個腳本可以幫助您快速找到包含特定部件的字，加速您的學習和研究過程。
• 文字分析與處理： 在進行文字分析或處理時，您可能需要根據漢字的部件進行篩選或分類。這個腳本可以作為一個強大的工具，幫助您實現這些任務。
• 字體設計與開發： 字體設計師可以利用這個腳本來分析漢字的部件分布，從而設計出更符合漢字結構的字體。
• 教學應用： 教師可以使用這個腳本來製作漢字教學材料，例如部件檢索遊戲或部件分析練習。

前置作業

首先，您需要準備以下檔案：

1. ChineseDictionary.py：包含 ChineseDictionary 類別的 Python 檔案，用於讀取和查詢中文字典。
2. Dictionary.json：包含中文字典資料的 JSON 檔案。
3. find_component.py：您要執行的 Python 腳本。
   https://github.com/max32002/MaxFontScripts/blob/master/find_component.py

第1 與第2 的下載點:
https://github.com/max32002/chinese_dictionary

使用方法

按照以下步驟使用該腳本：

1. 安裝 Python： 如果您尚未安裝 Python，請先安裝 Python 3。
2. 執行腳本： 在命令列或終端機中，導航到包含腳本的目錄，然後執行以下命令：

python find_component.py [--input <輸入檔案>] [--keyword <部件關鍵字>] [--output <輸出檔案>]

參數說明：

• --input <輸入檔案>：可選參數，包含要查詢的部件的文字檔。
• --keyword <部件關鍵字>：可選參數，要查詢的部件關鍵字。
• --output <輸出檔案>：可選參數，輸出結果的文字檔，預設為 output.txt。

範例：

# 查詢包含部件「女」的字
python find_characters_by_component.py --keyword 女

# 查詢包含部件「女」和「木」的字
python find_characters_by_component.py --keyword 女木

# 查詢包含部件「女」和「木」，並從 input.txt 檔案中讀取更多部件
python find_characters_by_component.py --input input.txt --keyword 女木

# 將結果輸出到 result.txt 檔案
python find_characters_by_component.py --keyword 女 --output result.txt

執行結果：

找到 469 個包含部件 ['女'] 的字，已輸出到 output.txt

輸出檔案（例如 output.txt）：

佞囡奴奵奶奷奸她奺奻奼好奾奿妀妁如妃妄妅妆妇妈妉妊妋妌妎妏妐妑妒妓妔妕妖妗妘妙妚妜妝妞妟妠妡妢妣妤妥妦妧妨妩妪妫㚷妬妭妮妯妰妱妲妳妴妵妶妷妸妹妺妼妽妾妿姀姁姂姃姄姅姆姇姈姉姊始姌姍姎姏姐姑姒姓委姕姖姗妍姘姙姚姛姜姝姞姟姠姡姢姣姤姥姦姨姩姪姫姭姮姯姰姱姲姳姴姶姷姸姹姺姻姼姽姾姿娀威娂娃娅娆娇娈姬娉娊娋娌娍娎娏娐娑娒娓娔娕娖娗娘娙娚娛娜娝娞娟娠娡娢娣娤娥娦娧娨娩娪娫娭娮娯娰娱娲娴娽娬娵娶娷娸娹娺娻娼娾娿婀婂婃婄婅婆婇婈婉婊婋婌婍婎婏婐婑婒婓婔婕婖婗婘婙婚婛婜婝婞婟婠婡婢婣婤婥婦婧婨婩婪婫婬婭婮婯婰婱婲婳婵婶婷婸婹婺婻婼婽婾婿媀媁媂媃媄媅媆媇媈媉媊媋媌媍媎媏媑媒媓媔媕媖媗媘媙媚媛媜媝媞媟媡媢媣媤媥媦媧媨媩媪媬媭媮媯嫏媐媰媱媲媳媴媶媷媸媹媻媼媽媾媿嫀嫁嫂嫃嫄嫅嫆嫇嫉嫊嫋嫌嫍嫎嫒嫔嫕嫖嫗嫘嫙嫚嫛嫜嫝嫞嫟嫠嫡嫢嫣嫤嫥嫦嫧嫩嫪嫫嫬嫭嫮嫯嫰嫱嫲嫳嫴嫵嫶嫷嫸嫹嫺嫻嫼嫽嫾嫿嬀嬂嬃嬄嬅嬆嬇嬈嬉嬋嬌嬍嬏𡢃嬐嬑嬒嬓嬕嬖嬗嬘嬙嬚嬛嬜嬝嬞嬟嬠嬡嬢嬴㜮嬣嬤嬥嬦嬧嬨嬩嬪嬫嬬嬭嬮嬯嬰嬱嬳嬵嬶嬷嬸嬺嬻嬼嬹嬾嬿㜷孀孁孂孃孄孅孆孇孈孉孊孋孌孍孎孏安汝娄籹耍肗要邚釹钕

這段程式碼主要完成以下任務：

• 讀取 input_file 和 keyword 中的部件。
• 遍歷 ChineseDictionary 中的所有字元。
• 檢查每個字元的部件是否包含指定的部件。
• 將符合條件的字元輸出到 output_file。

這篇文章是接續處理前一篇的結果, 請參考:

比較字型差異
https://codereview.max-everyday.com/compare_fonts/

前置作業

Max腳本檔案下載：
https://github.com/max32002/MaxFontScripts/blob/master/filter_results.py

程式碼功能：

filter_results.py 是一個 Python 程式，它可以：

• 讀取輸入文字檔。
• 篩選出包含 “整體” 且差異百分比小於等於指定閾值的行。
• 提取篩選出的行中，兩個單引號 '' 之間的字元。
• 將提取出的字元輸出到新的文字檔。

使用步驟：

1. 準備輸入文字檔：
   • 將您要處理的文字檔儲存到電腦中。
   • 確保文字檔的內容格式符合程式碼的預期（例如：每行包含 “整體” 和差異百分比）。
2. 安裝 Python：
   • 如果您的電腦尚未安裝 Python，請先至 Python 官網下載並安裝。
3. 執行程式碼：
   • 開啟命令列或終端機。
   • 使用 cd 指令切換到 filter_results.py 程式碼所在的目錄。
   • 執行以下指令，並根據您的需求替換參數：
     python filter_results.py --input <輸入檔案路徑> --output <輸出檔案路徑> --threshold <百分比閾值>
     • <輸入檔案路徑>：輸入文字檔的完整路徑。
     • <輸出檔案路徑>：您希望輸出的文字檔的完整路徑。
     • <百分比閾值>：用於篩選的百分比閾值（預設值為 9.00）。
   • 例如：
     python filter_results.py --input input.txt --output output.txt --threshold 5.00 這個指令會讀取 input.txt 檔案，篩選出差異百分比小於等於 5.00 的行，並將提取出的字元輸出到 output.txt 檔案。
4. 查看輸出結果：
   • 程式碼執行完成後，您會在指定的輸出檔案路徑中找到一個新的文字檔。
   • 開啟該文字檔，即可查看提取出的字元。

參數說明：

• --input：必要參數，用於指定輸入文字檔的路徑。
• --output：必要參數，用於指定輸出文字檔的路徑。
• --threshold：可選參數，用於指定篩選的百分比閾值。預設值為 9.00。

注意事項：

• 如果您不指定 --threshold 參數，程式碼會使用預設值 9.00。
• 程式碼會將提取出的字元逐行輸出到輸出檔案。

範例：

假設您的 input.txt 檔案內容如下：

字元 '一' 的差異百分比：整體 1.27%
字元 '丁' 的差異百分比：整體 2.63%
字元 '七' 的差異百分比：整體 4.46%
字元 '万' 的差異百分比：整體 4.35%
字元 '丈' 的差異百分比：整體 10.35%

執行以下指令：

python filter_results.py --input input.txt --output output.txt --threshold 5.00

output.txt 檔案的內容將會是：

一
丁
七
万

針對 cjktc / cjkjp 字元相比對的結果, 建議設置在 0.9, 因為字元 ‘酫’ 的差異百分比：整體 1.00%, 差在”一” 在cjk-jp 模式下 是連到底, cjk-tc 模式下 是獨立沒相連.

0.95% 以下相同, 取得的清單如下:

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穡穢穤穦穪穭穯穱穳穷穼窂窎窚窜窡窤窥窦窧窹窽竆竐竔竖竘竞竤竮竲竳竵竹笁笂笃笍笕笖笗笚笝笡笶笷笺笼笽笾笿筁筄筓筗筙筚筛筜筞筣筨筪筫筸筺筼签简箁箂箃箓箣箥箦箧箨箩箳箶箺箻箽箿篂篃篈篍篑篖篘篞篢篮篯篵篶篻篽篿簈簖簗簘簚簝簤簮簯簲簴簵籁籋籎籒籞籡籢籨籱籶粂粋粎粏粓粙粛粜粝粠粪粫粬粭粵粶粷粸糁糃糄糆糐糛糡糣糤糥糦糩糳糹紌紎紤紧紩紴紶紷紸絉絊絔絠絤絫絬絭絯絴絷綀綄綇綊綐綒綕綡綤綨綼緁緈緔緟緷緸緼緽緾緿縂縆縇縓縙縚縤縰縴繀繂繉繏繑繛繠繣繤繬繱繴纄纅纙纟纠纡红纣纤纥级纩纪纫纬纭纮纰纱纲纴纵纶纷纹纻纽纾线绁绂练组绅细织终绉绊绋绌绍绎经绐绑绒结绔绕绖绗绘给绚绛络绝绞统绠绡绢绣绤绥绦继绨绩绪绫绬续绮绯绰绱绲绳绵绶绷绸绹绺综绾绿缀缁缂缃缅缆缇缈缉缊缋缌缍缏缐缑缒缓缔缕编缗缘缙缚缛缜缝缞缟缠缢缣缤缥缦缧缨缩缪缫缬缭缮缯缰缱缲缳缵缼罂罆罊罓罖罗罘罙罚罝罟罡罢罣罤罧罩罪罫罬罭罯署罳罴罵罶罺罼羁羄羇羈羌羍羓羔羘羙羛羞羟羠羣群羥羨義羬羱羷羼習翓翘翚翶翼耂者耇耈耉而耏耐耑耒耓耙耚耜耞耟耡耣耤耧耫耭耲耴耵耶耸耻耼耽聀聁聂聄聅聇聉聋职聍聏聐聒聓聕聗聙聝聟聠聥聦聩聪聫聮聵聺聼聿肀肁肅肈肉肊肍肏肐肑肔肤肨肰肳肻肾肿胁胉胋胑胓胟胢胣胧胪胫胷胾胿脄脏脑脜脦脨脪脳脴脵脶脸脻腀腁腄腅腖腗腘腝腣腨腪腵腻腽腾膑膒膔膡膤膧膫膭膯臋臐臓臔臜臦臩自臮臱舆舎舓舕舙舣舤舧舱舻艁艊艌艍艰艳艵艼芁节芅芆芈芉芌芕芖芗芜芞芵苁苃苅苆苇苉苋苌苎苖苚苝苩苲苵苸苼茊茍茏茐茑茒茓茔茕茙茟茠茥茦茮茻茾茿荁荆荋荕荘荙荚荛荜荝荞荟荠荡荣荤荥荦荧荨荩荪荫荬荭荮荰荲荴荹莁莄莋莐莗莟莡莤莮莯莱莲莳莵莶莹莺莼菄菋菐菒菓菗菚菦菷萀萂萈萚萝萞萤营萦萨萪葁葏葪葻蒃蒅蒇蒉蒕蒥蒵蒷蓃蓕蓘蓝蓟蓠蓣蓥蓦蓵蔁蔛蔶蔷蔹蔺蔼蕐蕜蕲蕴薒薥薫薬薭薲薻藊藌藓藔藛藧藵蘃蘈蘎蘒蘕蘝蘫蘽虄虉虊虏虑虗虘虚虝虠虦虬虮虲虳虵虶虷虹虺虼虽虾虿蚀蚁蚃蚅蚆蚋蚎蚑蚖蚛蚝蚞蚟蚠蚥蚦蚨蚩蚪蚫蚬蚭蚮蚱蚲蚵蚷蚹蚺蚻蚼蚾蛁蛃蛅蛆蛈蛊蛋蛍蛎蛏蛐蛒蛓蛕蛗蛘蛙蛚蛛蛜蛝蛞蛢蛣蛨蛬蛰蛱蛲蛳蛴蛵蛶蛹蛺蛼蛽蛾蛿蜀蜁蜂蜅蜆蜊蜔蜖蜘蜚蜛蜝蜞蜠蜡蜤蜦蜨蜪蜫蜭蜮蜱蜳蜴蜵蜶蜸蜹蜾蝀蝁蝃蝄蝅蝈蝌蝏蝐蝖蝗蝜蝞蝠蝢蝥蝦蝩蝪蝫蝭蝰蝲蝷蝸蝻蝽蝾蝿螀螄螅螈螊螋螐螒螙螜螞螡螤螦螧螨螬螱螳螴螷螸螹螼蟅蟇蟈蟊蟍蟎蟐蟑蟔蟕蟗蟘蟚蟛蟜蟞蟟蟩蟬蟱蟲蟳蟴蟶蟷蟸蟹蟻蠇蠈蠋蠌蠎蠏蠒蠚蠠蠧蠩蠫蠯蠱蠴蠷蠹蠺蠽蠾蠿血衃衄衇衉衍衎衐衔衕衖街衘衜衝衞衟补衦衧衬衭衳衴衶衸衺衼袃袄袅袆袊袌袎袏袑袓袔袡袣袥袦袧袩袬袭袯袳袸袹袻裇裈裉裚裢裣裤裥裦裩裪裫裭裮裿褀褃褅褈褑褔褛褣褤褨褭褯褴褹褿襇襈襋襎襓襕襝襧襨襩襰襵襶襸覂覄覌覍覎規覐覒覔覗覘覞覟覡覥覨覫覬覭覯覰覲覻覼覽见观规觅视觇览觉觊觋觌觍觏觐觑角觔觕觗觛觟觡解觥触觧觨觩觪觫觬觭觮觯觰觱觲觴觶觷觸觺觻觼觾訆訋訍訚訜訨訩訮訰訲訸詂詄詊詌詚詟詨詪詯詸詽誁誊誎誔誛誱誵誺誽諀諁諅諎諘諙諣諥諨諩諯諹諻諽謃謈謓謘謢謩謮謲謴謶謺謿譇譊譋譠譡譤譧譮譳譵譻讆讇讑讗讠计讣认讥讦讧讨让讪讫讬议记讱讲讳讴讵讶许论讻讼讽设诀证诃评诅识诈诉诊诌词诎诏诐译诒诓诔试诖诗诘诙诚诛诜诞诟诠诡询诣诤该详诨诪诫诬误诱诲诳说诵诶请诸诹诺读诽课诿谀谁调谄谅谆谇谈谉谊谋谌谍谏谑谒谓谖谗谘谙谚谛谜谞谟谠谡谣谤谥谦谧谨谩谪谬谭谮谯谰谱谲谳谴谵谼豀豄豇豍豎豐豒豓豜豝豞豠豣豥豧豨豭豮豲豴豵豶豷貄貈貏貑貚貝貞負財貢貣貥貦販貫責貮貰貱貳貴貵買貸貹貺貼賀賆賉賌賎賏賐賔賗賘賚賜賞賟賢賣賤賥賦賩賫賮賯賱賴賵賶賷賹購贁贂贎贐贑贒贔贕贘贚贝贞负贠贡财责贤败账货质贩贪贫贬购贮贯贰贱贲贳贴贵贶贷贸费贺贻贼贽贾贿赀赁赂赃资赅赆赇赈赉赋赌赍赎赏赐赑赒赓赔赕赖赗赘赙赚赛赜赝赞赟赠赡赢赣赦赫赬赮赯走赲赵赶赸赻赼赾趀趂趃趄超趆趇趈趉趋趌趍趏趒趕趖趗趘趚趛趝趞趠趡趢趤趧趨趫趬趭趰趱足趷趸趺趻趾跀跁跂跃跄跉跊跋跌跍跏跑跒跓跔跕跖跗跘跙跚跛跞跠跥跦跧跩跪跬跭跮跰跴跷跸跹跼跾跿踀踁踈踊踎踏踐踑踓踔踕踖踚踝踞踟踢踤踦踧踨踩踫踬踮踯踲踵踶踹踺踻踼踾踿蹃蹉蹑蹒蹓蹖蹘蹚蹝蹟蹣蹤蹦蹧蹪蹫蹮蹰蹻蹽蹾蹿躀躅躈躊躎躏躖躗躛躜躟躣躦身躭躮躯躱躳躵躸躺躾軁軆軇軋軌軍軎軏軐軑軒軓軕軖軗軙軚軛軜軝軞軣軤軥軦軩軬軯軰軲軳軴軵軷軸軹軺軻軼軽軾軿輀輁輂輄輅輆輇載輋輌輍輏輑輒輓輔輕輚輛輜輟輠輢輧輩輫輰輱輲輺輼輽轀轈轉轌轎轑轒轖轙轚轛轞轟轠车轧轨轩轫转轭轮软轰轱轲轳轴轵轶轷轸轹轺轻轼轾轿辀辁辂较辄辅辇辈辉辋辌辍辎辏辐辑辒输辔辕辖辗辘辙辚辩辪辫辬辵过这进远违迟迧迳逇选逊逥逫逰逺遀遈遗遚遟遪邒邓邔邕邖邗邘邚邛邜邝邞邟邢邤邧邩邫邬邭邮邯邵邷邹邺邻邼邽邾郀郂郆郇郉郋郌郍郏郐郑郓郕郖郗郘郙郚郝郟郠郡郢郣郥郧郫郮郱郲郳郴郸郹郻都郿鄄鄆鄇鄉鄊鄎鄒鄓鄔鄖鄛鄞鄥鄨鄩鄪鄱鄲鄷鄻鄼酂酆酇酔酝酦酭酱酽酾酿醈醔醖醗醤釆采釈释重野釒釕釛釡釨釫釲釳釴釺釼鈃鈈鈙鈛鈝鈟鈠鈡鈪鈫鈬鈲鈻鈽鉃鉇鉌鉓鉔鉕鉙鉟鉣鉨鉪鉬鉭鉲鉳鉴銁銄銆銌銐銒銔銝銞銟銢銦銬銭銰銱銴鋉鋔鋖鋚鋛鋞鋢鋦鋫鋱鋴鋵鋾錁錃錅錇錊錋錌錎錑錒錗錛錜錰錱錷錸錻錽錾錿鍀鍂鍅鍌鍎鍓鍙鍟鍡鍢鍯鍲鍷鍸鍹鎃鎄鎅鎆鎇鎑鎙鎠鎢鎯鎱鎷鎸鎽鎾鎿鏀鏅鏒鏔鏚鏛鏣鏩鏪鏫鏭鏯鏰鏲鏳鏴鐀鐅鐆鐑鐛鐜鐝鐟鐠鐡鐢鐣鐤鐧鐨鐬鐾鑆鑇鑋鑍鑎鑔鑖鑘鑙鑚鑜鑥鑦鑩鑳鑸鑺鑻钂钄钅钆钇针钊钋钌钍钎钏钐钑钒钓钕钖钗钘钚钛钜钞钟钡钢钣钤钥钦钩钬钭钮钯钰钱钲钳钴钵钶钷钸钹钻钼钽钾钿铀铁铂铃铄铅铆铇铈铉铊铌铍铎铏铐铑铒铓铔铕铗铘铙铚铛铜铝铞铟铠铡铢铤铥铦铧铨铩铪铬铭铮铯铰铱铲铳铴铵银铷铸铺铻铼铽链铿锁锂锃锄锆锇锈锉锊锋锌锑锒锓锔锖锗锘错锚锛锜锝锞锠锡锢锣锤锥锦锧锪锫锬键锯锰锱锲锳锴锵锶锷锸锹锺锻锼锽锾锿镀镁镂镃镄镅镆镈镉镊镌镍镎镏镐镒镓镔镕镖镗镘镙镚镛镝镠镡镢镣镤镥镧镨镩镫镬镭镮镯镰镲镳镴镵镶镺镻镼镽长門閂閄閅閆閇閈閉閊開閏閐閒間閕閗閚閛閜閟閠閥閧閨閩閪閮閯閰閲閳閴閵閸閾闁闂闅闊闎闏闓闖闘闙闚闛闠闡闣闦闧闩闪闫闬闭问闯闰闳间闶闷闸闹闺闼闾闿阀阁阃阄阅阇阈阉阊阋阍阎阏阐阔阖阗阘阜阝阞队阠阡阣阥阦阧阨阩阪阭阯阱阳阴阵阶阷阻阼阾阿陂陃附际陆陇陈陉陌陎陑陒陓陕陘陙陚陜陝陞陠陡陣陧陨险陭陯陳陴陹険陻陽陿隀隄隌隍隑隒隓隕隖隚隝隟隢隤隫隬隭隯隲隵难隿雃雈雏雐雓雔雠雤雥雦雧雫雬雭雮雼雾霁霊霌霕霗霚霭霳霷霻霼靅靎靐靑青靓靔静面靣靤靥靦靧革靪靬靯靰靱靵靶靸靹靺靻靼靾鞀鞁鞂鞆鞇鞈鞉鞊鞋鞌鞎鞐鞒鞓鞔鞕鞗鞛鞜鞝鞞鞡鞤鞥鞧鞪鞮鞯鞰鞷鞺鞼鞽韀韁韊韏韒韕韚韛韟韢韣韥韦韩韪韬韭韯韱韹韼韾頁頂項順頇須頉頊頋頍預頔頕頗頚頝頟頡頢頥頧頩頪頬頭頮頰頱頳頴頵頶頸頺頼顀顁顂顆顉顊顋題顐顑顓顕顖顗願顚顝顡顣顤顨顩顭顮页顶顷顸项顺须顼顽顾顿颀颁颂颃预颅领颇颈颉颊颋颌颍颎颏颐频颒颓颔颕颖颗题颙颚颛颜额颞颠颡颢颤颥颦颧颪颫颰颵飅飍飏飒飖飗飘飚飜飞飤飨飮飷飸飿餁餄餋餍餏餠餶饄饏饚饣饤饥饧饩饪饫饭饮饯饰饱饲饳饴饵饶饷饸饹饺饻饼饽饾饿馀馁馂馃馄馅馆馇馈馉馊馋馌馍馎馏馐馑馒馓馔馕首馗馘馝馠馢馩馪馬馮馯馱馴馵馷馹馺馽馾駀駁駄駆駇駈駉駊駋駎駒駔駕駗駙駛駞駟駠駡駤駥駦駧駨駫駯駳駴駶駷駸駺騀騇騈騍騑騒験騖騛騜騝騟騡騢騦騧騨騳騵騶騷騹騺騻騿驌驍驐驑驒驓驕驙驜驝驞驡驣驫马驯驰驲驴驵驶驷驹驺驻驽驾驿骀骁骂骃骄骅骉骍骎骏骐骑骓骔骘骙骚骛骜骝骞骠骡骢骥骩骬骮骵髃髄髈髉髊髚髝髨髸髼鬇鬑鬓鬡鬤鬥鬦鬨鬪鬰鬶鬸鬽魉魓魗魚魜魝魟魢魣魥魧魩魬魰魱魲魳魶魸魹魺魻魼魽鮂鮇鮈鮉鮊鮋鮌鮍鮎鮏鮒鮓鮔鮕鮖鮗鮘鮙鮚鮛鮜鮠鮢鮣鮥鮦鮩鮭鮮鮯鮰鮲鮳鮴鮶鮺鮼鮽鮿鯁鯂鯃鯅鯆鯈鯉鯋鯌鯎鯏鯐鯑鯒鯔鯕鯗鯙鯝鯟鯠鯡鯣鯧鯩鯬鯭鯯鯳鯶鯹鯻鯼鯾鰁鰂鰃鰄鰉鰊鰎鰏鰑鰔鰕鰖鰙鰛鰞鰟鰠鰢鰫鰮鰳鰴鰸鰽鰿鱂鱃鱄鱊鱎鱐鱑鱓鱘鱙鱚鱝鱥鱧鱩鱫鱬鱯鱶鱷鱻鱼鱾鱿鲁鲂鲃鲄鲅鲆鲇鲈鲉鲊鲌鲍鲎鲏鲐鲑鲒鲓鲔鲖鲗鲘鲙鲚鲛鲜鲝鲞鲟鲠鲢鲣鲤鲥鲦鲧鲨鲩鲪鲫鲬鲭鲮鲯鲰鲱鲳鲵鲶鲷鲸鲹鲻鲼鲽鲾鲿鳀鳁鳂鳃鳄鳅鳆鳇鳈鳊鳋鳌鳍鳎鳏鳐鳒鳓鳔鳕鳖鳗鳘鳛鳜鳝鳞鳟鳠鳡鳢鳣鳤鳥鳦鳧鳨鳫鳬鳭鳮鳯鳱鳲鳳鳴鳶鳷鳸鳺鳻鳼鳽鳾鳿鴀鴁鴈鴊鴍鴎鴏鴐鴑鴓鴔鴖鴙鴚鴜鴝鴠鴡鴢鴣鴤鴧鴨鴩鴫鴬鴭鴮鴯鴰鴲鴶鴸鴹鴻鴼鵂鵋鵌鵍鵏鵐鵕鵘鵙鵛鵝鵞鵟鵡鵢鵣鵤鵦鵧鵨鵫鵬鵭鵮鵯鵲鵶鵸鵹鵿鶀鶁鶂鶅鶆鶇鶋鶍鶏鶑鶒鶗鶝鶢鶤鶥鶨鶩鶪鶫鶭鶰鶳鶵鶶鷆鷌鷎鷑鷘鷠鷢鷣鷤鷧鷪鷫鷭鷳鷶鷸鷻鷼鸀鸃鸄鸈鸉鸋鸍鸎鸟鸠鸡鸢鸤鸥鸦鸧鸩鸪鸫鸬鸭鸮鸯鸲鸳鸴鸶鸷鸸鸹鸺鸼鸾鸿鹁鹂鹃鹄鹆鹈鹉鹊鹋鹎鹏鹐鹒鹓鹕鹗鹘鹙鹛鹜鹝鹟鹠鹣鹤鹥鹧鹩鹪鹫鹬鹭鹮鹯鹰鹳鹵鹶鹸鹹鹺鹾麣麦麲黄黉黊黑黒黙黟黠黡黣黧黨黩黪黬黴黾鼅鼋鼌鼍鼏鼑鼔鼖鼝鼡鼽鼾齁齆齑齤龂龃龄龅龆龇龈龉龊龋龌龓龙龚龛龣龦龧龨龩龪龫龬龭龮龯龰龱龲龳龴龵龶龷龸龹龺龻龼龽龿鿀鿂鿃鿄鿅鿇鿈鿉鿊鿋鿍鿎鿏鿐鿑鿒鿔鿕鿖鿗鿘鿙鿚鿜鿟鿡鿥鿧鿩鿪鿬鿭鿮鿯豈車賈滑串句契金喇奈懶癩羅蘿螺裸邏洛烙珞落酪駱卵欄爛鸞嵐濫藍襤拉臘蠟廊朗浪狼來冷勞擄櫓爐盧老蘆虜路露魯鷺碌祿綠菉錄論壟弄籠聾牢賂雷壘樓淚漏累縷陋肋凜凌稜綾菱陵讀拏諾丹怒異北磻便復不泌數索參塞省葉殺辰沈拾若掠略亮兩梁糧良諒量勵呂女廬旅濾礪閭驪黎曆歷轢年憐戀撚漣煉璉秊聯輦蓮連鍊列咽烈裂說廉念捻殮獵令囹寧嶺怜玲瑩羚聆鈴零靈領例禮隸惡了僚寮尿料樂燎療蓼遼暈阮劉杻柳流溜留紐類六戮陸倫崙淪輪律慄栗率隆利吏履易李梨理痢罹裡里離匿溺吝燐璘藺鱗麟林淋臨立笠粒狀炙識什茶刺度拓糖洞暴輻行降廓兀嗀塚晴﨓﨔凞猪益神祥福靖精羽﨡諸﨣逸都飯飼館鶴郞隷侮僧免勉卑喝嘆器塀墨層屮悔慨憎懲敏既暑梅海渚漢煮爫琢碑社祉祈祐祖祝禍禎穀突節練縉繁署者臭艹艹著褐視謁謹賓贈辶逸難頻恵𤋮舘🉀🉁🉂🉄🉅🉈𠀋𠀡𠀤𠀾𠁆𠁎𠁨𠂆𠂇𠂉𠂔𠂢𠂤𠂰𠃊𠃋𠃌𠃍𠃑𠃗𠃮𠃵𠄌𠄘𠄬𠅘𠅤𠆢𠆤𠆩𠆫𠇔𠇲𠈄𠈌𠈓𠈔𠈹𠉛𠉴𠉵𠊎𠊙𠊞𠊠𠊷𠊿𠋀𠋥𠌊𠌥𠌫𠍁𠍅𠍆𠍇𠍱𠍾𠍿𠎀𠎁𠎠𠎧𠎵𠎷𠏉𠏋𠏵𠏹𠏼𠐓𠐔𠐟𠐭𠑊𠑥𠒇𠒎𠒑𠒒𠒣𠓼𠓾𠔉𠔿𠕆𠕇𠖄𠖎𠖥𠖱𠖳𠗃𠗊𠗐𠗕𠗖𠗟𠗠𠗫𠗻𠘕𠘙𠘚𠘨𠘰𠙖𠙶𠛬𠜎𠜱𠝹𠞩𠞭𠟈𠠃𠠇𠠬𠠺𠢹𠤎𠤖𠥔𠥹𠥼𠦝𠨑𠩐𠩤𠩯𠪴𠫂𠫍𠫓𠬍𠬝𠮏𠮩𠮷𠮿𠯆𠯋𠯗𠯢𠯫𠯻𠯿𠰂𠰋𠰍𠰠𠰢𠰴𠰺𠰻𠱁𠱂𠱃𠱓𠱥𠱷𠱸𠱼𠲍𠲖𠲜𠲵𠲸𠲿𠳏𠳐𠳓𠳔𠳖𠳝𠳭𠴕𠴨𠴱𠴲𠵅𠵆𠵇𠵈𠵉𠵌𠵍𠵎𠵘𠵯𠵱𠵴𠵼𠵾𠵿𠶖𠶜𠶧𠶲𠷈𠷡𠸄𠸉𠸊𠸍𠸎𠸏𠸐𠸑𠸖𠸝𠹳𠹵𠹶𠹷𠹸𠹹𠹺𠹻𠺌𠺕𠺖𠺘𠺝𠺢𠺫𠺬𠻗𠻘𠻝𠻸𠻹𠻺𠻻𠼝𠼦𠼭𠼮𠼰𠼻𠽌𠽟𠽤𠾍𠾐𠾭𠾴𠾵𠾶𠾼𠿟𠿪𠿫𠿬𠿭𡀔𡀝𡀞𡁏𡁜𡁯𡁵𡁶𡁷𡁸𡁻𡂈𡂖𡂝𡂴𡂿𡃀𡃁𡃇𡃈𡃉𡃏𡃓𡃤𡃴𡃵𡃶𡄯𡄻𡅅𡅈𡅏𡅕𡆀𡆇𡇙𡈁𡈼𡈽𡉏𡉴𡉻𡉼𡊍𡊨𡊩𡊰𡋗𡋣𡋤𡋽𡋾𡌂𡌃𡌄𡌅𡌛𡌺𡍄𡍵𡍶𡎎𡎘𡎚𡎜𡏄𡏅𡏆𡏭𡏾𡐖𡐤𡐿𡑒𡑔𡑕𡑭𡑮𡒊𡒗𡒶𡓨𡓽𡖂𡖔𡖖𡘊𡘓𡘙𡘾𡙇𡙡𡚴𡚸𡚺𡛀𡛁𡛂𡛕𡛟𡛦𡛧𡛨𡛺𡛻𡛼𡛾𡜍𡜐𡜦𡜧𡜺𡜻𡜼𡝂𡝗𡝬𡝭𡝮𡝯𡝰𡝱𡝳𡞫𡞰𡞱𡞲𡞳𡞴𡞵𡟃𡟇𡟙𡟚𡟛𡟜𡟟𡟯𡟵𡟶𡟹𡟺𡟻𡟼𡠠𡠨𡠩𡠪𡠭𡠹𡠺𡠻𡡀𡡅𡡒𡡞𡡡𡡢𡡣𡡤𡡷𡡻𡢃𡢄𡢅𡢞𡢟𡢠𡢡𡢢𡢽𡢾𡢿𡣑𡣖𡣗𡣘𡣙𡣺𡤃𡤄𡤅𡤐𡤑𡤒𡤕𡤜𡤢𡤧𡤻𡥄𡥘𡥪𡥼𡦀𡦃𡦈𡧃𡧛𡧳𡨚𡨭𡨴𡩅𡩋𡩣𡭄𡯁𡯂𡰪𡱖𡱰𡲢𡲥𡲬𡴭𡵅𡵆𡵓𡵞𡵢𡵸𡶒𡶜𡶡𡶶𡶷𡶺𡷊𡷑𡷠𡷫𡷹𡸜𡸳𡸴𡸷𡸽𡺉𡺤𡺨𡻈𡻕𡼏𡼞𡽜𡽶𡾞𡾡𡿨𡿺𢁅𢁉𢁾𢂚𢃇𢃼𢄪𢅛𢅳𢅺𢅻𢆡𢇁𢇃𢈈𢈘𢉼𢌞𢌡𢌥𢎙𢎭𢏺𢑥𢑱𢒋𢒑𢒰𢒼𢓁𢓉𢓌𢓜𢓡𢓭𢔓𢔛𢔰𢕔𢖍𢖯𢖾𢘉𢘛𢘜𢘫𢙨𢙺𢚖𢚘𢛳𢛴𢛵𢛶𢜒𢜔𢜛𢜟𢜪𢝵𢞁𢞖𢞴𢞵𢟍𢠃𢡟𢡠𢡱𢢫𢢭𢣁𢣷𢤦𢤹𢥏𢥧𢥫𢦀𢦏𢦓𢩦𢪸𢫏𢫕𢫦𢫨𢬎𢬢𢬿𢭃𢭆𢭏𢭪𢮦𢯊𢯎𢯭𢯾𢰝𢰤𢰦𢰸𢱋𢱌𢱕𢱢𢱤𢱯𢲛𢲡𢲴𢳂𢳉𢳪𢴈𢴒𢵄𢵌𢵧𢶀𢶍𢶕𢶠𢶣𢶤𢶷𢷡𢺋𢻠𢻯𢽴𢿣𢿫𣁄𣁋𣁦𣁳𣁴𣁾𣂎𣂷𣂼𣃚𣃽𣄃𣄽𣅽𣆂𣆤𣆥𣆳𣆶𣇃𣇄𣇈𣇉𣇪𣇵𣇷𣇸𣇹𣈏𣈥𣈯𣈱𣈲𣈳𣈴𣉖𣉞𣉢𣊁𣊉𣊊𣊫𣊬𣋒𣋠𣋡𣌀𣌊𣌟𣍃𣍐𣍲𣎴𣏐𣏓𣏕𣏞𣏟𣏤𣏦𣏴𣏵𣏹𣏺𣏾𣐀𣐿𣑊𣑋𣑐𣑑𣑥𣓤𣓥𣔰𣕑𣕧𣖄𣖔𣖕𣖙𣖜𣖻𣗄𣗋𣗍𣗎𣗏𣗳𣘀𣘗𣘚𣘸𣘹𣘺𣘻𣘼𣙀𣙇𣙙𣙟𣙷𣚎𣚞𣚦𣚭𣚺𣛟𣛮𣜃𣜌𣜖𣜜𣜠𣜭𣜯𣝣𣝤𣝦𣞁𣞢𣞼𣟂𣟕𣟖𣟗𣟧𣟱𣟿𣠤𣠺𣠽𣧂𣪘𣪧𣫙𣫛𣫮𣭚𣮈𣱣𣱿𣲗𣲘𣲙𣲚𣲛𣲩𣲵𣲷𣲾𣳇𣳈𣳉𣳼𣳽𣳿𣴀𣴎𣴘𣵀𣵛𣵾𣶏𣶶𣶷𣶸𣶺𣶻𣶼𣶽𣷓𣷣𣷸𣷹𣷺𣸆𣸑𣸣𣸬𣸭𣸮𣸯𣸰𣸱𣸹𣺈𣺉𣺋𣺹𣺿𣻗𣻷𣻸𣻹𣻺𣻻𣻼𣼎𣼵𣽁𣽊𣽡𣽾𣽿𣾀𣾁𣾂𣾏𣾴𣾷𣿀𣿅𣿫𣿬𣿭𣿮𣿯𣿰𤀑𤀹𤀺𤀻𤀼𤀽𤁋𤁗𤂅𤂋𤂌𤂍𤂑𤂖𤃉𤃡𤃬𤄃𤄄𤄏𤄙𤄿𤅀𤅄𤅎𤅕𤅖𤅗𤅜𤅟𤅡𤅷𤅺𤆣𤆤𤆥𤆬𤆵𤇆𤇍𤇢𤇼𤇾𤈎𤈛𤉋𤉖𤉙𤉶𤉷𤉸𤊄𤊓𤊕𤊥𤊿𤋁𤋉𤋊𤋱𤋺𤌍𤌚𤌴𤍈𤍒𤍢𤍣𤍤𤍥𤎌𤎖𤎝𤎼𤎽𤏁𤏐𤏩𤏪𤏲𤏸𤐄𤐙𤐰𤐵𤐶𤑚𤑛𤑳𤒇𤒈𤒹𤒼𤓎𤓓𤓖𤔡𤕸𤗈𤘅𤘘𤘩𤘪𤙥𤙴𤚗𤚥𤛔𤜆𤞏𤟠𤟱𤠒𤠣𤢂𤢖𤣩𤣰𤣱𤣲𤣳𤣻𤣿𤤀𤤌𤤖𤤗𤤙𤤯𤤳𤤴𤤾𤤿𤥀𤥁𤥃𤥢𤥣𤥴𤥵𤥶𤥻𤥿𤦂𤦉𤦊𤦋𤦌𤦎𤦏𤦧𤦩𤦫𤦬𤦭𤦷𤦹𤦺𤦻𤧅𤧐𤧛𤧞𤧟𤧣𤧥𤧬𤧭𤧶𤧷𤧸𤧹𤨎𤨒𤨓𤨕𤨢𤨣𤨤𤨥𤨦𤨧𤨨𤨩𤨪𤨾𤩂𤩅𤩍𤩎𤩏𤩐𤩑𤩝𤩥𤩦𤩧𤩱𤩷𤩸𤩹𤩽𤪌𤪓𤪔𤪕𤪖𤪤𤪥𤪧𤪱𤪲𤪳𤪺𤪻𤪼𤫀𤫇𤫉𤫑𤫟𤫢𤫩𤬏𤭖𤭯𤯵𤰉𤰖𤲞𤲟𤳉𤳙𤴆𤴓𤴔𤶸𤷪𤷫𤸄𤸎𤸷𤸻𤹐𤹪𤺅𤺋𤺥𤺧𤼎𤽜𤾗𤾚𤾩𤾸𤿂𤿲𥀬𥁊𥁒𥁕𥂝𥄢𥄫𥅈𥅽𥅾𥆩𥇍𥇣𥇥𥇦𥇧𥈞𥈠𥈡𥉌𥉐𥊙𥋇𥋘𥌎𥌑𥌓𥌾𥍉𥎵𥏾𥐙𥐥𥐮𥐯𥐰𥐵𥑆𥑬𥑮𥒎𥒚𥓙𥔎𥔱𥔲𥔵𥔿𥕛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意思是, 這些字 “可能” 可以直接在 cjk-jp / cjk-tc 之下共用, 不必重新造字.

如果想看對照圖的話，可以下 –save 參數, 如果只有要看比對結果, 會顯示在compare_result.txt 文字檔內。

為什麼要學這個？

在設計、排版或任何需要使用字型的領域中，字型的選擇至關重要。即使是看似相似的字型，也可能在細節上存在差異，進而影響整體視覺效果。透過這個 Python 腳本，您可以：

• 精準比較字型差異： 量化兩個字型在像素層級的差異，找出人眼難以察覺的細節。
• 提升設計品質： 確保字型選擇符合設計需求，避免因字型差異導致的視覺不協調。
• 字型開發與測試： 字型設計師可以利用此工具，測試字型微調後的差異。
• 排版校對： 協助校對排版文件，確保字型使用一致。
• 不同字集之間 glyph 共用的判斷： 那些字可以同時被用在 cjkjp / cjktc / cjksc 的依據。

前置作業

在使用此腳本之前，請確保您已完成以下準備工作：

• 安裝 Python 和 Pillow：
  • 如果您的電腦尚未安裝 Python，請至 Python 官網下載並安裝。
  • 在命令列或終端機中執行以下指令，安裝 Pillow 函式庫： Bash
    pip install pillow
• 準備字型檔案：
  • 將您要比較的兩個字型檔案（例如 .ttf 或 .otf 格式）放置在電腦中方便存取的位置。
• 準備文字檔案：
  • 建立一個文字檔案（例如 text.txt），其中包含您要比較的文字。
• Max腳本檔案下載：
  https://github.com/max32002/MaxFontScripts/blob/master/compare_fonts.py

腳本使用方式

在命令列或終端機中，使用以下指令執行腳本：

python compare_fonts.py --font1 <font1_path> --font2 <font2_path> --file <text_file_path> [options]

• <font1_path>：第一個字型檔案的路徑。
• <font2_path>：第二個字型檔案的路徑。
• <text_file_path>：文字檔案的路徑。
• [options]：可選參數。

參數說明

• --font1 <font1_path>：指定第一個字型檔案的路徑。
• --font2 <font2_path>：指定第二個字型檔案的路徑。
• --file <text_file_path>：指定包含要比較文字的文字檔案路徑。
• --output_file <output_file_path>：指定輸出結果的檔案路徑，預設為 compare_result.txt。
• -s, --size <font_size>：指定字型大小，預設為 64。
• --font1_x_offset <x_offset>：指定第一個字型 X 軸偏移量，預設為 0。
• --font1_y_offset <y_offset>：指定第一個字型 Y 軸偏移量，預設為 0。
• --font2_x_offset <x_offset>：指定第二個字型 X 軸偏移量，預設為 0。
• --font2_y_offset <y_offset>：指定第二個字型 Y 軸偏移量，預設為 0。
• --save：儲存左右對照圖。
• --reverse：反轉左右對照圖的左右位置。
• --output_dir <output_directory>：指定對照圖的輸出目錄，預設為 comparison_images。

4. 實際範例

假設我們有兩個字型檔案 Arial.ttf 和 Verdana.ttf，以及一個包含文字 “Hello World” 的文字檔案 text.txt。我們想要比較這兩個字型在顯示 “Hello World” 時的差異。

1. 準備檔案：
   • 將 Arial.ttf、Verdana.ttf 和 text.txt 放置在同一目錄下。
2. 執行腳本：
   • 在命令列或終端機中，切換到包含這些檔案的目錄。
   • 執行以下指令： Bashpython compare_fonts.py --font1 Arial.ttf --font2 Verdana.ttf --file text.txt
3. 查看結果：
   • 腳本執行完成後，將在同一目錄下生成一個名為 compare_result.txt 的檔案，其中包含詳細的字元差異百分比和平均差異百分比。
   • 如果使用了 --save 參數，還會在 comparison_images 目錄下生成左右對照圖。

5. 進階應用

• 調整字型大小和偏移量： 使用 -s、--font1_x_offset、--font1_y_offset、--font2_x_offset 和 --font2_y_offset 參數，調整字型大小和偏移量，以更精確地比較字型差異。
• 儲存對照圖： 使用 --save 參數，儲存左右對照圖，以便更直觀地比較字型差異。
• 反轉對照圖： 使用 --reverse 參數，反轉左右對照圖的左右位置。
• 指定輸出目錄： 使用 --output_dir 參數，指定對照圖的輸出目錄。

6. 注意事項

• 字型檔案的路徑必須正確。
• 文字檔案的編碼必須為 UTF-8。

針對上面產出的文字檔, 接續處理是:

篩選文字檔中的差異百分比結果並輸出特定字元
https://codereview.max-everyday.com/filter_results/

這個 script 會把來源圖像跟目標字型渲染的字元圖像合併，然後做一些前處理，來產生可以用在機器學習或其他用途的圖像資料集。

前置作業

Max腳本檔案下載：
https://github.com/max32002/MaxFontScripts/blob/master/font_image_combiner.py

環境設定

• 先確定你的電腦有裝 Python。
• 安裝需要的 Python 套件：

pip install opencv-python numpy Pillow torchvision tqdm fonttools

Script 說明

這個 script 主要有這些函式：

• draw_character：把單個字元渲染成圖像。
• convert_to_gray_binary：把圖像轉成灰階二值圖像。
• create_example_image：把來源圖像跟目標字型圖像合併成範例。
• filter_recurring_hashes：過濾字型裡重複的雜湊值。
• process_images：處理圖像然後存成範例。
• main：主要函式，處理參數然後呼叫其他函式。

使用方法

1. 把 script 存成 font_image_combiner.py。
2. 準備好來源圖像的目錄跟目標字型檔案。
3. 打開終端機或命令提示字元，執行這個指令：

python font_image_combiner.py path_of_source_images --font_path /path_of_font.ttf --output_dir /path_of_output_dir

你可以根據需要調整這些參數：

範例

• 來源目錄名稱 ./glyph_image/ 目錄裡, 有一個檔名為: 23433.png 內容是: 安
• 要使用的字型: ZenMaruGothic-Regular.ttf
• 要輸出的目錄: output_images
• 輸出的前置字元: font_example_
• 畫布大小: 128
• 字型大小: 128

這是一個範例指令：

python font_image_combiner.py glyph_image --font_path ZenMaruGothic-Regular.ttf --output_dir output_images --filename_prefix="font_example_" --canvas_size=128 --char_size=128 --disable_auto_fit

注意事項

• 確定來源圖像目錄的圖像檔案名稱是字元的 Unicode 編碼（十進制）。
• 如果給了字元集檔案，確定檔案裡的每個字元都佔一行。
• 你可以根據需要調整圖像大小、偏移量和其他參數。

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