如何在Word中将汉字分解成单笔画

近来,笔者同事在出语文试卷时,遇到了一难题,即如何在Word中将汉字分解成单独的笔画。因为笔者平时采用五笔输入,而五笔输入只能输出组成汉字的基本字根,不能将其拆分为单笔画,顿时,笔者对这一问题感到有些棘手。但经过一番摸索,问题终于迎刃而解。下面是实现的具体操作步骤（以Word 2003为例）：     

基于PowerPoint的笔顺教学课件制作的改进

详细介绍了用PowerPoint制作汉字在米字格上书写笔顺的方法,该方法是在前人的基础上改进的:先把汉字拆分为笔画,然后把非单一方向的笔画(即有转弯的笔画)拆分为多段单一方向的笔画。结果表明该方法比以往的方法更简单,适用范围更广,动画演示更形象;同时增加了课件的交互、笔画名称和偏旁部首的输入,提高了汉字的教学效果。     

VC＋＋巧调Word功能对汉字快速排序

利用VC＋＋调用Word的排序功能进行汉字排序，实现了连续汉字和用符号分隔的非连续汉字（如人名、地名等）按拼音和笔画的排序。     

一种脱机手写汉字书写顺序恢复模型

书写顺序恢复是从静态文本图像中提取动态的字符书写顺序信息,将2维的图像转换为1维的书写位置的时间序列的过程.为了对手写汉字进行书写顺序提取,提出了一种脱机手写汉字书写顺序的恢复模型.该模型首先将汉字分为整字、部件、子部件和笔画4个层次;然后利用4种拆分操作将整字拆分为部件,再将部件拆分为子部件;最后通过定义一组拆分关系与子部件偏序关系之间的对应规则来得到子部件的全序关系.而将子部件作为最基本的恢复单位,其书写顺序可通过对笔画和交叉笔画对进行分类来得到.实验表明,该模型提出的汉字书写顺序恢复方法的恢复结果具有较高的准确率,且处理速度达到了6.9字/s.     

基于笔画中文字向量模型设计与研究

中文汉字在横向、纵向展开具有二维的复杂结构。现有的中文词向量研究大都止步于汉字字符,没有利用中文笔画序列生成字向量,且受限于统计模型本质,无法为低频、未登录字词生成高质量向量表示。为此,该文提出了一种依靠中文笔画序列生成字向量的模型Stroke2Vec,扩展Word2Vec模型CBOW结构,使用卷积神经网络替换上下文信息矩阵、词向量矩阵,引入注意力机制,旨在模拟笔画构造汉字的规律,通过笔画直接生成字向量。将Stroke2Vec模型与Word2Vec、GloVe模型在命名实体识别任务上进行评测对比。实验结果显示,Stroke2Vec模型F₁值达到81.49%,优于Word2Vec 1.21%,略优于GloVe模型0.21%,而Stroke2Vec产生的字向量结合Word2Vec模型结果,在NER上F₁值为81.55%。     

基于机器翻译的写字机器人智能输入写字功能设计

写字机器人可以实现人工书写汉字的智能化和自动化,但是不同的字体和汉字风格会影响写字机器人的智能输入写字功能,提出了基于机器翻译的写字机器人智能输入写字功能设计研究。根据汉字的结构特点,确定了汉字书写的笔画顺序,利用归一化坐标系,归一化处理了汉字的笔画顺序坐标,利用机器翻译将其他语言转化为汉语,结合轮廓检测、交叉位置检测、笔画的拆分和结构检测,实现了写字机器人智能输入写字功能的设计。实验结果表明,基于机器翻译的写字机器人智能输入写字功能可以完成不同字体和风格汉字的书写。     

利用POWERPOINT演示书写效果

老师说在教学书写汉字的时候,用的方法大部分都是在黑板上画出“米”字格,然后再按照汉字书写的顺序一笔一划的用手工书写,然后纠正学生错误的笔画。而现在已经进入多媒体教学时代,在使用多媒体课件授课时,如何用计算机实现汉字书写顺序的教学演示呢？这里我们用OFFICE 2003中的Word、Powerpoint就能实现这个功能。     

具有智能交互学习能力的机械臂写字系统

基于Uarm机械臂构建了一个学习人类写字顺序的机械臂智能写字系统,该系统首先具有对陌生汉字的自动笔画拆分和书写能力,然后基于语音对话和图像分析技术,能够根据用户教授的笔画和笔顺来学习汉字的正确书写方式.首先,系统根据输入的语音信息以及摄像头观察到的文字的图像信息,获得用户想要写的关键字及对话意图;然后通过对摄像头看到的图像信息进行分析,对检测到的汉字进行自动笔画拆分和笔顺提取,对于正在教授中的字,跟踪笔迹顺序,学习汉字笔顺的正确写法.通过对话管理,机械臂会以对话的形式进行书写反馈并与用户交互,学习人类书写顺序并实现正确书写.通过实验分析及测试者主观评测,该系统取得了不错的评价.     

巧用Word制作汉字书写顺序教案

作为一名幼儿园的老师，笔者经常要为小朋友们制作汉字书写顺序的教案，这就要求按汉字笔划的书写顺序把某个字逐一表示出来，比如，如果要把“永”字按图1所示进行拆分演示，该如何做呢？别着急，用Word就可以实现这个效果，不妨接着往下看。     

让Word段首自动缩进两个汉字

平常用Word写文章时都要在段首缩进两个汉字,常用的方法有设置段落格式、标尺缩进等．但每次都要做重复的动作．确实有点麻烦。能不能省点力气．让Word直接提供段首缩进两个汉字的功能呢？当然可以．我们可以修改文档模板,把正文段落设置为段首缩进两个汉字,这样．基于文档模板创建的Word文档,正文段首就会自动缩进两个汉字。     

基于条件生成对抗网络的书法字笔画分割

毛笔书法作为中华传统艺术的精华, 需要在新的时代背景下继续传承和发扬. 书法字是以笔画为基本单元组成的复杂图形, 如果要分析书法结构, 笔画分割是首要的步骤. 传统的笔画分割方法主要利用细化法从汉字骨架上提取特征点, 分析交叉区域的子笔画拓扑结构关系来分割笔画. 本文分析了传统笔画分割基于底层特征拆分笔画的局限性, 利用条件生成对抗网络(Conditional generative adversarial network, CGAN)的对抗学习机制直接分割笔画, 使提取笔画从先细化再分割改进为直接分割. 该方法能有效提取出精确的笔画, 得到的高层语义特征和保留完整信息的单个笔画利于后续对书法轮廓和结构的评价.     

基于手写体汉字笔画提取重构的识别方法

提出了手写体汉字笔画宽度提取、基于提取出的笔画宽度归一化手写体汉字的方法，给出手写体汉字笔画重构的思想，实现了一种基于手写体汉字笔画提取的汉字重构并最终识别手写体汉字的算法，构建了手写体汉字的识别系统。实验证实，该方法可保证原有笔画特征信息，且能有效地识别手写体汉字。     

在Word下实现汉字注音直接输入输出

介绍在Word下利用VBA和VB钩子拦截输入法输入内容并修改,从而实现汉字注音的直接输入输出．解决汉字注音在Word下流畅输入和编辑。     

一种新的基于细化的汉字笔画抽取方法及其在汉字识别中的应用

文章提出了一种新的基于细化的汉字笔画抽取方法,并把笔画统计特征用于汉字的识别。实验结果表明,该方法可有效地抽取出汉字的笔画并可成功地用于汉字的识别。     

综述文字输入处理软件

汉字是中华民族传统文化的核心和信息交流的主要工具,古老而复杂多样的汉字属于二维,不像英文等西方文字那样是一维线形文字,可以直接输入计算机,而是需要采用特殊的汉字输入法软件.汉字输入计算机是计算机中。第一个环节,汉字输入技术直接影响着中文信息处理的发展.本文着眼于汉字输入法软件在系统中的设计和开发过程,提出一种简单、方便的汉字键盘输入法。首先统计了国标二级字库中汉字笔画信息的各种数据,这些数据主要包括:汉字的平均笔画数及按使用频度加权的平均笔画数、能与其它字区分开的汉字前若干笔画的平均数、以各种笔画起笔的汉字数、各种笔画在汉字字库中的出现次数、汉字字库中笔画相同的汉字以及汉字字库中相邻笔画的频度等。根据这些统计数据,我们采用书写汉字时的笔画顺序作为汉字输入码,设计了笔画码汉字输入法和实现该输入方法的键盘。     

基于计算机的汉字笔画顺序纠错模型设计与实现

针对目前社会上人们汉字笔画顺序书写不规范不重视的现象,为了纠正学习者在平时养成的错误的书写习惯,设计与实现了基于计算机的汉字笔画顺序纠错模型,并面向应用设计了基于计算机模拟人的手写过程的汉字笔画顺序书写练习与纠错系统,方便教师教学、学生学习以及纠正自己的汉字笔画书写的不良习惯,从而对我国汉字笔画书写顺序的传承起到保护作用。     

基于经验模式分解的汉字字体识别方法

提出了一种基于经验模式分解(empirical mode decomposition,简称EMD)的汉字字体识别方法.通过对大量汉字字体的研究比较,选取了能反映汉字字体基本特征的8种基本笔画.以这8种汉字笔画为模板,在汉字文档图像块中随机地抽取笔画信息,形成笔画特征序列.通过对笔画特征序列作EMD分解,提取每个笔画特征序列的高频能量,并结合汉字文档图像块的平均灰度,形成字体识别的一个9维特征.     

两招轻松搞定特殊字符的输入

一、紧凑法使用紧凑法比较适合左右结构或左中右结构的汉字，这类汉字的构成部分常常可以单个输入。例如“妙”就可以拆分成“女”和“少”两部分，那么就在Word里先分别输入这两部分，然后将它们选中，打开“格式”菜单下的“字体”命令，切换到“字符间距”标签，     

基于笔划包围盒的脱机手写体汉字分割算法

汉字分割是脱机手写体汉字识别预处理的重要部分，改进了基于笔画包围盒的汉字分割算法。根据方向行程长度提取出汉字的笔画，对所得笔画建立包围盒。使用4种基本合并操作得到汉字的粗略的分割。最后使用动态规划的方法实现汉字的精细分割。实验结果表明，该算法较好地解决了汉字分割中的笔画粘连和重叠问题。     

基于模糊子笔画统计特征的手写体汉字识别

汉字由笔画或子笔画组成,笔画或子笔画特征在手写体汉字识别中得到了广泛应用。论文提出一种模糊子笔画抽取方法,解决了因无限制手写体笔画随意性而使得抽取的子笔画不稳定的问题。计算字符边缘点“横”、“竖”、“撇”、“捺”的模糊子笔画属性特征,并将其与模糊网格相结合,生成模糊子笔画统计特征。银行支票手写体汉字大写金额识别的实验结果表明应用模糊子笔画统计特征能取得更好的识别效果。