回答

有三种：

一、自己训练所有字体的数据集，然后推理

二、使用ai大模型的api进行识别

三、使用第三方api识别图片字体

Adobe 有一个字体识别 API，但它是 Adobe Creative SDK 的一部分，现已被弃用。不过，我们可以使用 Adobe 的 Typekit API 来获取字体信息，然后结合图像处理技术来尝试识别字体。

以下是一个使用 Typekit API 的示例：

import requests
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
import pytesseract

def get_adobe_fonts():
    api_key = "YOUR_API_KEY"
    url = f"https://typekit.com/api/v1/json/families?token={api_key}"
    response = requests.get(url)
    return response.json()['families']

def compare_fonts(image_path, text):
    fonts = get_adobe_fonts()
    original_image = Image.open(image_path)

    for font in fonts:
        # 这里需要额外的步骤来下载和使用 Adobe 字体
        # 由于许可限制，我们无法直接下载 Adobe 字体
        # 这里仅作为概念演示

        # 创建一个与原图相同大小的新图像
        new_image = Image.new('RGB', original_image.size, color='white')
        draw = ImageDraw.Draw(new_image)
        # 这里应该使用下载的 Adobe 字体
        font_obj = ImageFont.truetype("default_font.ttf", 20)

        # 在新图像上绘制文字
        draw.text((10, 10), text, font=font_obj, fill='black')

        # 比较两个图像的相似度
        diff = ImageChops.difference(original_image, new_image)
        if diff.getbbox() is None:
            return font['name']

    return "Font not found"

# 使用示例
image_path = "your_image.jpg"
text = pytesseract.image_to_string(Image.open(image_path))
font_name = compare_fonts(image_path, text)
print(f"The font in the image is likely: {font_name}")

对于更精确的字体识别，你可能需要考虑使用专门的字体识别服务或开发自己的机器学习模型。一些商业服务如 WhatTheFont 或 Identifont 可能会提供更好的结果。