以下是关于文字可视化及移动端图片视觉处理的相关内容：
文字可视化： 从文字生成图片以及遮罩，支持多种调整和设置，包括字间距、行间距、横排竖排调整、文字随机变化（大小和位置）等。节点选项说明如下：
size_as(*)：输入图像或遮罩，将按其尺寸生成输出图像和遮罩，此输入优先级高于width和height。font_file(**)：列出font文件夹中可用的字体文件列表，选中的字体用于生成图像。spacing：字间距，以像素为单位。leading：行间距，以像素为单位。horizontal_border：侧边边距，数值为百分比，横排时为左侧边距，竖排时为右侧边距。vertical_border：顶部边距，数值为百分比。scale：文字总体大小，以百分比表示，可整体放大或缩小文字。variation_range：字符随机变化范围，大于 0 时产生大小和位置随机变化，数值越大变化幅度越大。variation_seed：随机变化的种子，固定此数值可使每次单个文字变化不变。layout：文字排版，有横排和竖排可选。width：画面宽度，若有size_as输入将被忽略。height：画面高度，若有size_as输入将被忽略。text_color：文字颜色。background_color：背景颜色。移动端图片视觉处理： 在试卷拍照去除书写笔迹方面，可采用图像处理和机器学习技术结合的方法，具体如下：
从文字生成图片以及遮罩。支持字间距行间距调整，横排竖排调整，可设置文字的随机变化，包括大小和位置的随机变化。节点选项说明:size_as(*):此处输入图像或遮罩，将按照其尺寸生成输出图像和遮罩。注意，此输入优先级高于下面的width和height。font_file(**):这里列出了font文件夹中可用的字体文件列表，选中的字体文件将被用来生成图像。spacing:字间距,以像素为单位。leading:行间距,以像素为单位。horizontal_border:侧边边距。此处数值表示的是百分比，例如50表示起点位于两侧的正中央。如果文字是横排，是左侧边距，竖排则是右侧边距。vertical_border:顶部边距。此处数值表示的是百分比，例如10表示起点位于距顶部10%的位置。scale:文字总体大小。文字的初始大小是根据画面尺寸和文字内容自动计算，默认以最长的行或者列适配画面宽或者高。调整此处数值将整体放大和缩小文字。此处数值表示的是百分比，例如60表示缩放到60%。variation_range:字符随机变化范围。此数值大于0时，字符将产生大小和位置的随机变化，数值越大，变化幅度越大。variation_seed:随机变化的种子。固定此数值，每次产生的单个文字的变化不会改变。layout:文字排版。有横排和竖排可选择。width:画面的宽度。如果有size_as输入，此设置将被忽略。height:画面的高度。如果有size_as输入，此设置将被忽略。text_color:文字颜色。background_color:背景颜色。
移动端图片视觉处理方法在试卷拍照去除书写笔迹方面可以采用图像处理和机器学习技术的结合。以下是一个详细的方法介绍：1.图像预处理：图像去噪：使用去噪算法（如高斯滤波、中值滤波）去除图像中的噪声。图像增强：通过增强算法（如直方图均衡化、对比度增强）提升图像的清晰度和对比度。2.图像分割：使用图像分割算法将试卷图像中的书写笔迹和背景分离。常用的分割算法包括阈值分割、边缘检测和基于区域的分割方法。3.文字检测：在分割后的图像中，使用文字检测算法（如基于深度学习的文本检测模型）识别出试卷上的文字区域。4.文字识别：对检测到的文字区域进行文字识别，将文字内容转换为计算机可处理的文本数据。常用的文字识别技术包括基于深度学习的端到端文本识别模型和传统的OCR（Optical Character Recognition）技术。5.后处理：根据需求进行后处理，如去除残余的噪点、填补文字区域的空白等。6.机器学习模型训练（可选）：如有足够的数据，可以采用机器学习技术训练模型，通过学习样本中的书写笔迹特征来自动去除试卷上的笔迹。7.优化算法：对整个处理流程进行优化，提高处理速度和准确度。可以采用并行计算、硬件加速等方法提升算法的效率。8.移动端集成：将设计好的算法和模型集成到移动应用程序中，以实现试卷拍照去除书写笔迹的功能。可以使用移动端开发框架（如iOS的Core ML、Android的TensorFlow Lite）来实现模型的部署和调用。