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我正在使用自定义字体。该字体在我的 Windows PC 上完美运行,但在我的 Mac (Yosemite OSX) 上运行不佳。正如您在图片中看到的,Mac 上的字体比 Windows 上的字体稍大。所有浏览器都一样。
我在图片中使用了 border-top ......你可以清楚地看到问题所在。整个网站的字体比正常字体高一点,我该如何解决?
CSS 代码:
@font-face {
font-family: "Lovelo Black";
src: url('../fonts/lovelo_black.otf') format('opentype');
src: url('../fonts/lovelo_black.ttf') format('truetype');
src: url('../fonts/lovelo_black.eot') format('eot');
src: url('../fonts/lovelo_black.svg') format('svg');
src: url('../fonts/lovelo_black.woff') format('woff');
}
最佳答案
这个问题分为两部分。因为这与问题的第一部分(垂直指标不一致)如此无关,所以我添加了一个关于问题另一部分的新答案。
文本渲染引擎在对文本应用抗锯齿时会产生不同的厚度。当使用默认的子像素抗锯齿时,OSX 默认使字形变粗。可以在 OSX settings 中调整“大胆”的数量。 .
但是,如果您不想让人们接触他们的操作系统,并且想要一些可以通过 javascript/css 完成的事情,那么有一个选择。
当抗锯齿类型设置为灰度时,OSX 呈现更薄的字形。 Safari、Chrome 和 Opera 使用 -webkit-font-smoothing: antialiased;
和 Firefox -moz-osx-font-smoothing: grayscale;
。
但这可能还不够,因为深色背景中的浅色文本会使字形太细。为了使它们更大胆一些,您可以使用特定的 text-shadow-hack ( codepen ):
#div1 {
-webkit-font-smoothing: antialiased;
-moz-osx-font-smoothing: grayscale;
text-shadow: #999 0.1px 0px 0px, #999 -0.1px 0px 0px;
background-color: black;
width: 100px;
height: 40px;
color: white;
line-height: 40px;
text-align: center;
font-family: 'Open Sans';
font-size: 16px;
}
text-shadow 中的第一部分 #999 0.1px 0px 0px
向右产生细阴影,第二部分 #999 -0.1px 0px 0px;
向左转。这确保字形不会太细。我发现使用 text-shadow color #fff
会使字形在某些浏览器中过于粗体(例如在 Win FF 中),因此将其变暗一点可以解决此问题。
虽然文本阴影的这种“加粗”主要是为了修复 OSX 中太细的灰度抗锯齿字形,但它在 Windows 中也能取得更好的效果。然而在 Windows 和 Linux 中,*-font-smoothing
没有效果,因此使用默认的子像素抗锯齿。
这里可以看到9种不同浏览器的实际效果。对我来说,这产生了相当相似的大胆:
以下是测试的详细信息(上面的文本 block 是从“Hacked”行中截取的:
注意:此技术仅适用于深色背景中的浅色文本,最好是按钮或类似的文字。在大文本 block 中,您必须考虑文本的易读性,通常亚像素抗锯齿可提供更好的易读性。如果颜色不是黑色和白色,您可能需要调整文本阴影颜色。在大文本 block 中使用文本阴影会影响渲染时间。
关于html - 自定义字体在 Mac OS X 上看起来不同(更高),我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/32513481/
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我在容器 div 中有一系列动态创建的不同高度的 div。 Varying text... Varying text... Varying text... Varying text.
通过 cygwin 运行 vagrant up 时遇到以下错误。 stderr: /bin/bash: /home/vagrant/.ansible/tmp/ansible-tmp-14872260
今天要向小伙伴们介绍的是一个能够快速地把数据制作成可视化、交互页面的 Python 框架:Streamlit,分分钟让你的数据动起来! 犹记得我在做机器学习和数据分析方面的毕设时,
我是 vagrant 的新手,正在尝试将第二个磁盘添加到我正在用 vagrant 制作的虚拟机中。 我想出了如何在第一次启动虚拟机时连接磁盘,但是当我关闭机器时 然后再次备份(使用 'vagrant
我是一名优秀的程序员,十分优秀!