美咲フォント（misaki font）をPythonで扱う＜実装＞

直前の記事で美咲フォントのpng画像の扱い方を検討したが、
今度はPythonで実装を行う。
美咲フォントの詳細は直前の記事か、作成者様のサイトを参照してください。

2Byte文字1文字を入力して、美咲フォントの画像から必要な部分を切り出す。
画像を扱うのでOpenCVでやってみる。

import cv2
misaki_png_path = "[path]/misaki_mincho.png"
misaki_img = cv2.imread(misaki_png_path, 0)

def imshow(im):
    cv2.imshow("image", im)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

def letter2glyph(chara):
    s = chara.encode("Shift-JIS")
    
    if s[0] < 0xA0:
        y = (s[0] - 0x81) * 2
    else:
        y = (s[0] - 0xE0 + (0x9F - 0x81 + 1)) * 2
    
    if s[1] < 0x7f:
        x = s[1] - 0x40
    elif s[1] < 0x9f:
        x = s[1] - 0x41
    else:
        x = s[1] - 0x9f
        y += 1
    
    return misaki_img[y*8:y*8+8, x*8:x*8+8]

ここで、

imshow(letter2glyph("松"))

と書くと、
「松」の画像部分を切り出して表示できる。

（8x8 pixelだからタイトルバーに比べて松の字は豆粒くらい・・・。）

簡単にコードの動作は以下の通り。
まず文字をShift-JISに変換し、s[0]＝1Byte目 で s[1]＝2Byte目に格納する。
そこからpng画像内の文字の位置を計算する。
(x, y)はpngファイル内の各文字の場所を指す。0始まりで、xが列、yが行。

文字コードからx,yを求める部分は、前回検討した内容が重要になる。

図の分断された4つの領域からpngの連続空間にマップするため、
x,yそれぞれに1つずつ条件分岐が必要になる。
加えて、列数を半分にする条件が1つ入る。

ここが上位1Byte：0x81～0x9F、 0xE0～0xEFの条件。
前半部分は、0始まりにするため0x81を引く。
後半部分は、0xE0を引いたうえで、前半部分の行数を足している。
最後に2倍にしているのは、列が半分になる＝行が2倍になる部分を反映している。
奇数行の部分は後で。

    if s[0] < 0xA0:
        y = (s[0] - 0x81) * 2
    else:
        y = (s[0] - 0xE0 + (0x9F - 0x81 + 1)) * 2

こちらは下位1Byte：0x40～0x7E、 0x80～0xFCの条件。
0x9F未満の部分は条件そのままで、その先は次の行になる部分のため、
0x41ではなく0x9Fを引いて0列目からとし、行数も1加算して奇数行にする。

    if s[1] < 0x7F:
        x = s[1] - 0x40
    elif s[1] < 0x9F:
        x = s[1] - 0x41
    else:
        x = s[1] - 0x9F
        y += 1

文字を抜き出す部分は以上。
これで、8x8のndarrayを抜き出せる。
モノクロビットマップなので、全要素は0 or 255になっている。

おまけ

char[8]への変換と、「■」と「　」での表示。

def mat2char8(mat):
    m = (1 - mat / 255) * 2 ** np.arange(7, -1, -1)
    return np.add.reduce(m, axis=1).astype(np.uint8)

def mat2Dprint(mat):
    print("\n".join(["".join(["■" if y==0 else "　" for y in x]) for x in mat]))

両方とも、実行効率改善や文字数を減らす余地がありそう。
こんな感じで遊べる。

txt = "松―ログ"
matList = [letter2glyph(c) for c in txt]
mats = np.concatenate(matList, axis=1)

mat2Dprint(mats)

charList = np.array([mat2char8(m) for m in matList])
print(charList)

表示結果↓

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[[ 84 212  98 200 200  84 122   0]  # 松
 [  0   0   0 255   0   0   0   0]  # －
 [  0 206 114  68  68 126  64   0]  # ロ
 [ 20  30  18  98   4   8  48   0]] # グ

char[8]の結果は全角ハイフンがわかりやすい。

「グ」も、下4桁が4→8→16+32→0となっていて直感的に計算できる。

次回は、この結果をマトリクスLEDに表示して遊んでみる予定。

新幹線のインジケータを作るってわけです。