文字弄成圖片

Ⅰ 怎樣把word文字變成圖片

1. 打開word文檔，選中你要變成圖片的文字，進行復制或剪切。

   
   

   

   
   

   Ⅱ 將文字製作成圖片

   教你個簡單的方法，你在word里把字體設置好

   然後背景圖片自己加

   把圖片格式設置為襯於文字下方

   然後字可以隨便寫了

   寫好了以後你記得登錄qq

   用qq截圖的方式轉換為圖片

   快捷鍵是ctrl+alt+a

   舉個例子吧

   如果有行號直接截圖效果不好可以用列印預覽

   哈哈

   

   Ⅲ 將文字轉換成圖片形式。怎麼做

   截圖即可，截圖的方式有很多種，本文以qq截圖作為演示，步驟如下。

   1、在word文檔中輸入需要轉換成圖片的文字。

   

   Ⅳ ps怎麼把文字弄成圖片上的樣子

   

   方法是：

   1、鍵入文字。

   2、柵格化文字。

   3、把前景色和背景色分別設置為白色和黑色。

   4、濾鏡--素描--半調圖案--圖案類型選擇網點--調整大小到滿意為止。

   5、濾鏡--模糊--調整到滿意為止。
   

   Ⅳ 如何把文字變成圖片

   第一種方法：用SnagIt工具進行文字提取。
   
   首先使用SnagIt的文字捕捉功能將文字提取出來。SnagIt當前版本為7.02，大小為8903KB，下載地址可以在 http://www.skycn.com/soft/2290.html，漢化補丁可以在 http://www.skycn.com/soft/2291.html。啟動SnagIt，選擇菜單「輸入/區域」，選擇菜單「工具/文字捕獲」，然後我們打開要捕捉的文件窗口，按下捕捉快捷鍵，選定捕捉區域即可捕捉到文字。
   
   接著用相應工具重排文字。此時我們發現提取的文字可能會有很多空格或段落錯亂等現象，而且字型大小、字體等不合自己的心意。這時我們可以用熟悉的WPS或Word軟體進行重新編排。我們以WPSOffice2003為例看看如何對付提取後文章的編排。
   
   用WPSOffice2003打開提取文章；然後選擇「工具」菜單下的「文字」/「段落重排」，這時你會看到提取文章重新進行排版；接下來選擇「工具」菜單下的「文字」/「刪除段首空格」命令，使得文章的每段參差不齊的行首空格被刪除；再選擇「工具」菜單下的「文字」/「增加段首空格」，文章變為正常的書寫格式；提取文章一般都留有空段，為刪除這些空段，繼續選擇「工具」菜單下的「文字」/「刪除空段」命令，這時文章完全變為我們所要的形式；用你熟悉的界面任意編輯文章吧。
   
   第二種方法：用屏幕截圖然後讓OCR軟體識別。
   
   打開帶有文字的圖片或電子書籍，翻到你希望提取的頁面，點擊鍵盤上的列印屏幕鍵（PrintScreen）進行屏幕捕獲；打開Windows自帶的畫圖工具，將剛才捕獲的屏幕截圖，粘貼進去，保存為一個.bmp文件；接著打開剛才保存的文件，在編輯器中進行修正，根據你所要提取的文字進行裁剪，盡量去除不要的部分；最後啟動OCR軟體，在OCR中打開剛才保存的修改文件，進行文字識別，然後可隨心所欲進行編輯
   
   http://nj.onlinedown.net/soft/27951.htm
   一個mini OCR軟體

   Ⅵ 如何把一段很長的文字變成圖片

   打開word文檔

   1、選中需要設置為圖片的文字；

   2、單擊開始----復制按鈕；

   

   (1)選擇Microsoft Office Word文檔，文字以圖片形式插入，雙擊該圖片可以編輯；

   (2)選擇圖片(Windows 圖無文件)，文字以圖片形式插入，但不可編輯。

   Ⅶ 有什麼能夠把文字變成圖片的軟體

   如下：

   1、文字轉圖片？

   2、你直接把文檔轉為PDF，再用PS打開，保存為JPG格式即可。

   註：這樣做的目的就是像素較高。

   3、當然，你也可以直接截圖保存。如QQ，

   

   Ⅷ 怎樣將WORD里的編輯好的一段文字變成圖片

   1、雙擊打開電腦桌面上的瀏覽器，在網址欄輸入在線Word轉圖片網址。Word在線轉換圖片

   

   Ⅸ 如何把文字弄成圖片

   1、打開word文檔，選定需要將其變成圖片的文字，將其復制到粘貼板上。

   

   
   

   Ⅹ 如何將文字轉換成圖片

   電腦是通過OCR技術來識別圖片的，也就是光學字元識別技術。比如說迅捷ocr文字識別，就是通過這項技術來轉化圖片文字的。利用OCR、圖像處理及秒級全文檢索等技術，將非結構化數據轉化為結構化數據用於戰略分析，同時可進行文檔圖像增強處理、模糊檢索、多條件多關鍵字檢索、文檔自動分類、查閱與分享及大數據分析。