含度数符号文本的bounding box计算异常问题

我之前也踩过这个坑！这种情况大概率是matplotlib的AFM（Adobe Font Metrics）接口在处理普通数字和特殊字符（比如度数符号°）组合时，字符边界计算或者字距调整的逻辑出了问题——毕竟AFM的字符数据是静态的，和实际渲染时的动态排版逻辑可能存在偏差。

给你几个实用的解决思路：

• 手动拆分字符计算并合并bbox
  既然单独计算'1'、'2'、'°'的bbox是正常的，那可以先分别获取每个字符的边界，再手动计算整体的bbox。例如：

  from matplotlib.afm import AFM
  
  with open("path/to/your/font.afm", 'rb') as fh:
      afm = AFM(fh)
  
  # 分别获取每个字符的bbox
  bbox1 = afm.get_str_bbox('1')
  bbox2 = afm.get_str_bbox('2')
  bbox_deg = afm.get_str_bbox('°')
  
  # 计算整体bbox：左边界取最小，右边界取各字符宽度累加后的最大值，上下取极值
  total_left = min(bbox1[0], bbox2[0], bbox_deg[0])
  total_bottom = min(bbox1[1], bbox2[1], bbox_deg[1])
  total_right = afm.get_str_width_height('1')[0] + afm.get_str_width_height('2')[0] + bbox_deg[2]
  total_top = max(bbox1[3], bbox2[3], bbox_deg[3])
  
  combined_bbox = (total_left, total_bottom, total_right, total_top)
  

  这种方法需要注意字符的宽度累加，因为每个字符的bbox是基于自身原点的，组合时要考虑字符的横向偏移。

• 用实际渲染的文本获取真实bbox（最推荐）
  AFM的静态计算和matplotlib实际绘图时的渲染逻辑可能不一致，不如直接让matplotlib渲染文本后获取它的显示边界。这种方法的结果完全匹配实际显示的尺寸：

  import matplotlib.pyplot as plt
  
  # 创建隐藏的绘图对象
  fig, ax = plt.subplots(figsize=(1,1))
  # 绘制文本并设置为不可见，避免显示窗口
  text_obj = ax.text(0, 0, '12°', visible=False, fontfamily='your-font')
  # 获取实际显示的bbox
  rendered_bbox = text_obj.get_window_extent()
  # 可以转换为数据坐标（如果需要）
  # rendered_bbox = ax.transData.inverted().transform_bbox(rendered_bbox)
  
  print(f"实际渲染的bbox宽度：{rendered_bbox.width}，高度：{rendered_bbox.height}")
  plt.close(fig)
  

• 检查字体的AFM文件定义
  有些字体的AFM文件中，特殊字符（比如°）的BBox字段可能被定义得异常宽泛，导致组合计算时整体bbox被撑大。你可以打开对应字体的AFM文件，搜索°字符的条目（通常对应字符编码0xB0），查看它的BBox值是否合理。如果确实有问题，可能需要换用更规范的字体文件。

总的来说，第二种方法最可靠，因为它直接利用matplotlib的渲染引擎获取真实的显示边界，完全避开AFM计算的潜在bug。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者tim-mccurrach