雄韬汉字视觉重心#

雄韬出品的汉字视觉重心智能分析工具。基于 分量 · 距离 · 斜度 三要素模型，融合启功"结字黄金律"和阿恩海姆视知觉理论，对任意汉字进行像素级分析，输出数据报告与可视化图片。

🌐 在线演示： http://shufa.xtocn.com/汉字视觉重心.html 📂 开源地址： https://github.com/xtoyun/zhishufa

何时使用#

• 用户输入单个汉字，询问其重心/结构/平衡
• 用户想对比多个汉字的视觉重心差异
• 用户询问某个字为什么"看起来歪"或"写得不对"
• 用户提到"中宫"、"重心"、"结字"等书法术语
• 用户想在不同字体下分析同一个字

分析引擎#

核心脚本： {baseDir}/scripts/analyze.js，基于 node-canvas 无头渲染 + 像素级分析。

依赖已在 {baseDir}/package.json 声明（ npm install 后即可使用）。首次使用前确保依赖已安装。

默认行为：运行后同时输出文字报告和一张可视化 PNG 图片（ hanzi_<字>_<字体>.png），图片包含汉字渲染 + 视觉重心/物理质心/几何中心标注。可用 --no-png 关闭。

基本调用#

bash

cd "{baseDir}" && node scripts/analyze.js <汉字> [选项]

常用场景#

场景 1：单个字分析 — 用户问"永字的重心在哪"

bash

cd "{baseDir}" && node scripts/analyze.js 永

场景 2：多字对比 — 用户问"对比 重、飞、不、中 的重心"

bash

cd "{baseDir}" && node scripts/analyze.js 重 --compare 飞,不,中

场景 3：切换字体 — 用户问"用宋体分析'我'字"

bash

cd "{baseDir}" && node scripts/analyze.js 我 --font=song

场景 4：调参探究 — 用户问"中宫收紧调到最大看'家'字"

bash

cd "{baseDir}" && node scripts/analyze.js 家 --density=100

场景 5：JSON 导出 — 用户问"把'龙'的数据导出来"

bash

cd "{baseDir}" && node scripts/analyze.js 龙 --json

完整选项#

选项说明默认-f, --fontkai / song / hei / fangsong / ming / notokai-w, --weight分量权重 0–10070-d, --density中宫收紧 0–10060-s, --slant斜度影响 0–10040-u, --upbias偏上偏差 0–156.0-r, --rightbias偏右偏差 -5–102.5-c, --compare对比字（逗号分隔）—-j, --jsonJSON 输出—--png生成可视化图片默认开启--no-png不生成图片—--fonts列出字体—

报告字段解读#

把输出结果用自然语言解释给用户：

• 视觉重心 vs 几何中心 vs 物理质心：三者差异越大，说明字的结构张力越强
• 偏移方向：偏上=符合"上紧下松"审美；偏左/偏右=笔画天然分布不对称
• 上:下 / 左:右 比例：偏离 50:50 越远，该方向的笔画分布越不均匀
• 解读：结合偏移量自动生成，引用启功、姜夔等书论

字体说明#

key名称说明kai楷书最接近手写，默认字体song宋体横细竖粗，印刷正体hei黑体笔画均匀，现代风格fangsong仿宋楷体骨架宋体笔形ming明体台湾标准印刷体noto思源宋Google 开源，跨平台

依赖系统字体。如果渲染异常，提示用户换一种字体试试。

算法简述（面向用户的解释）#

按顺序告诉用户（不要堆砌术语）：

1. Canvas 画出汉字 → 逐像素提取墨色
2. 算出物理质心（纯数学平均）
3. 密度网格重新加权 → 笔画密集区"吸附"重心（模拟中宫）
4. 笔画方向检测 → 横竖撇捺的"拉力"微调重心
5. 加上人眼偏好（偏上看约 6%）→ 得到最终视觉重心

注意#

• 每次只分析一个主汉字，对比模式最多附带 4 个
• 默认参数是经验优化值，一般无需调整
• 分析纯本地计算，不联网