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photoshop文字轉曲線的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦陳兵旗寫的 機器視覺技術 和Sideranch的 職業繪師的人物插畫即戰力都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自崧燁文化 和楓書坊所出版 。
國立臺北科技大學 資訊工程系 謝東儒所指導 黃偲庭的 機器學習可縮放向量圖形字型生成 （2021），提出photoshop文字轉曲線關鍵因素是什麼，來自於機器學習、字型設計、SVG。
而第二篇論文國立中正大學 電機工程研究所 林惠勇所指導 劉亞帆的 基於像素空間與亮度值相關性之影像動態範圍擴增技術 （2014），提出因為有 高動態範圍影像、直方圖調整、反色調對應的重點而找出了 photoshop文字轉曲線的解答。
機器視覺技術
為了解決photoshop文字轉曲線 的問題，作者陳兵旗 這樣論述：
本書分上下兩篇介紹機器視覺的構成、圖像處理方法以及應用實例。 上篇「機器視覺理論與演算法」包括：機器視覺、圖像處理、目標提取、邊緣檢測、圖像平滑處理、幾何參數檢測、Hough變換、幾何變換、單目視覺測量、雙目視覺測量、運動圖像處理、傅立葉變換、小波變換、模式識别、神經網路、深度學習、遺傳演算法。 下篇「機器視覺應用系統」包括：通用圖像處理系統ImageSys、二維運動圖像測量分析系統MIAS、三維運動測量分析系統MIAS 3D、車輛視覺導航系統。 本書匯集了圖像處理絕大多數現有流行演算法，以淺顯的圖文並茂的方法講解複雜的理論演算法，每個演算法都給出了實際處理案例
。 書中所講案例均來自生產實踐，都得到了實際應用的檢驗。 本書不僅適用於機器視覺和圖像處理專業理論結合實踐的教學，對於本科系及相關科系的課題研究人員和專業技術人員也具有重要的參考價值。
機器學習可縮放向量圖形字型生成
為了解決photoshop文字轉曲線 的問題，作者黃偲庭 這樣論述：
近年來機器學習時常用於風格傳播，而傳統人工設計一套字型，從初始的設計字型就需要專精的技術，且後期需要耗費大量的人力和工時，來保持字與字之間統一特定的風格，因此普通人設計一套完整的漢字字體庫也成為工程浩大的任務。考慮到漢字越來越普及，為了解決設計漢字過程繁瑣的難題，本論文以內含漢字的字體庫為出發點，開發兩套基於機器學習的字型SVG生成系統，其生產出的SVG可打包成字型檔做使用，不但確保生成圖像的風格統一性，更減少了人力資源，並且大幅地提高產出、調整的效率。此外，除一般常見的黑白字型檔之外，本論文也針對Adobe近年所推出的OpenType-SVG，提供了保留顏色資訊的字型檔，在Illustra
tor、Photoshop等特定平台上可以顯示有別於傳統字體的彩色效果，透過色彩的轉變展現字體設計的多樣性。
職業繪師的人物插畫即戰力
為了解決photoshop文字轉曲線 的問題，作者Sideranch 這樣論述：
訪問100位插畫家匯集而成的200個想法與技巧 公開提升畫功的Know-How 本書訪問了100位以上的插畫家， 以他們的回答為基礎， 將實用的思考方式和技巧濃縮在每個頁面中。 從容易運用的基礎知識和技術， 到推薦的繪圖公式和方便的繪製技法， 內容包括繪製身體的訣竅、上色的講究之處、展現姿勢的魅力、數位技法、線條表現、構圖的傳達能力等，一應俱全。 【Chapter1人物的外型】 蒐集了許多繪製人體時必須注意的技巧，例如臉部和身體的平衡、符合角色個性的五官畫法等。 【Chapter2服裝／配件】 則是介紹了衣服皺褶的畫法、必須事先了解的衣服
細節，以及繪製配件時的重點等技巧。 【Chapter3數位線稿／塗色／收尾】 彙整許多關於使用繪圖工具來作畫的技巧。有關工具功能的使用說明部分，收錄了CLIP STUDIO PAINT與Photoshop的操作方式。 【Chapter4姿勢／構圖】 介紹繪製姿勢時的訣竅、如何掌握具有良好平衡的構圖，以及在構圖上展現出各種效果的技巧等。 書中介紹的200個技巧， 是由多種不同畫風的插畫家所提供， 內容多元、知識量豐富， 你一定能在其中找到適合自己的技巧！ 本書特色 ◎訪問100位囊括各種類型的插畫家，匯集200個從基本功到變化應用的實用技巧
！ ◎每頁一個關鍵技巧，不長篇大論，掌握訣竅後就能現學現用！ ◎搭配有／無運用技巧的插圖對比，一眼就能看出差異！
基於像素空間與亮度值相關性之影像動態範圍擴增技術
為了解決photoshop文字轉曲線 的問題，作者劉亞帆 這樣論述：
現今社會的生活品質提升，人們對於影像顯示的要求越來越高，希望將影像呈現接近人眼所看到的真實場景。自然界亮度的動態範圍相當大，但受限於影像格式儲存的關係，影像被壓縮而無法完整呈現真實場景的樣貌。初期的研究方法，對相同場景使用不同曝光度進行固定式拍攝，將多張影像合成為單張高動態範圍影像。雖然合成後高動態範圍影像呈現良好的效果，但是在拍攝過程中可能需要克服目標物的移動與環境變化，否則將造成合成結果不一致。近年來，許多研究希望拍攝過程簡單方便化且得到HDR影像也不亞於用多張影像合成的結果。本篇是屬於這類的研究論文。本論文提出一套新方法輸入單張低動態範圍影像來產生高動態範圍影像。先將輸入影像轉至HSI
色彩空間，對影像的顏色資訊與亮度資訊做分離，並針對影像亮度做處理。接著將亮度的動態範圍由原本8位元延伸至10位元，加入巴特沃斯濾波器形變直方圖後得到新直方圖，將新直方圖設定為目標直方圖，進行配置新影像的處理。在新影像的配置過程中，我們考慮影像像素間的空間距離與像素亮度值差距關係，並使用連通管原理進行像素搬移。接著對影像直方圖計算累積機率函數曲線，且對曲線做左右延伸處理。每回合以固定量做延伸，得到延伸後的新直方圖，再進行新影像配置。最後將新影像結合原始影像彩色資訊，使用反色調對應技術擴展至高動態範圍影像。每回合得到的結果與標準高動態範圍影像進行三種評估分析：HDR-VDP2影像評估、色調對應技術
顯示於螢幕進行視覺評估與顯示局部動態範圍分析影像的亮暗區細節並進行分析與討論。