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## Style Text Rec
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### 目录
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[工具简介](#工具简介)
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[环境配置](#环境配置)
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[快速上手](#快速上手)
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[高级使用](#高级使用)
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[应用示例](#应用示例)
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### 工具简介
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<div align="center">
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<img src="doc/images/3.png" width="800">
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</div>
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Style-Text是对百度自研文本编辑算法《Editing Text in the Wild》中提出的SRNet网络的改进，不同于常用的GAN的方法只选择一个分支，该工具将文本合成任务分解为三个子模块，文本风格迁移模块、背景抽取模块和前背景融合模块，来提升合成数据的效果。下图显示了一些示例结果。
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<div align="center">
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<img src="doc/images/1.png" width="800">
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<img src="doc/images/2.png" width="800">
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</div>
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此外，在实际铭牌文本识别场景和韩语文本识别场景，验证了该合成工具的有效性。
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### 环境配置
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1. 参考[快速安装](../doc/doc_ch/installation.md)，安装PaddleOCR。强烈建议您使用python3环境。
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2. 进入`style_text_rec`目录，下载模型，并解压：
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```bash
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cd style_text_rec
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wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/style_text/style_text_models.zip
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unzip style_text_models.zip
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```
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如果您将模型保存再其他位置，请在`configs/config.yml`中修改模型文件的地址，修改时需要同时修改这三个配置：
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```
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bg_generator:
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pretrain: style_text_models/bg_generator
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...
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text_generator:
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pretrain: style_text_models/text_generator
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...
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fusion_generator:
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pretrain: style_text_models/fusion_generator
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```
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### 快速上手
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1. 运行tools/synth_image，生成示例图片：
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```python
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python3 -m tools.synth_image -c configs/config.yml
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```
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1. 运行后，会生成`fake_busion.jpg`，即为最终结果。
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<div align="center">
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<img src="doc/images/4.jpg" width="300">
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</div>
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除此之外，程序还会生成并保存中间结果：
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* `fake_bg.jpg`：为风格参考图去掉文字后的背景；
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* `fake_text.jpg`：是用提供的字符串，仿照风格参考图中文字的风格，生成在灰色背景上的文字图片。
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2. 如果您想尝试其他风格图像和文字的效果，可以添加style_image,text_corpus和language参数：
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```python
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python3 -m tools.synth_image -c configs/config.yml --style_image examples/style_images/2.jpg --text_corpus PaddleOCR --language en
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```
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* 注意：语言选项和语料相对应，目前我们支持英文、简体中文和韩语。
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3. 在`tools/synth_image.py`中，我们还提供了一个`batch_synth_images`方法，可以两两组合语料和图片，批量生成一批数据。
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### 高级使用
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在开始合成数据集前，需要准备一些素材。
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首先，需要风格图片作为合成图片的参考依据，这些数据可以是用作训练OCR识别模型的数据集。本例中使用带有标注文件的数据集作为风格图片.
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1. 在`configs/dataset_config.yml`中配置输入数据路径。
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* `StyleSampler`：
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* `method`：使用的风格图片采样方法；
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* `image_home`：风格图片目录；
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* `label_file`：风格图片路径列表文件，如果所用数据集有label，则label_file为label文件路径；
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* `with_label`：标志`label_file`是否为label文件。
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我们提供了一批[样例图](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/style_text/chkoen_5w.tar)供您试用。
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* `CorpusGenerator`：
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* `method`：语料生成方法，目前有`FileCorpus`和`EnNumCorpus`可选。如果使用`EnNumCorpus`，则不需要填写其他配置，否则需要修改`corpus_file`和`language`；
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* `language`：语料的语种；
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* `corpus_file`: 语料文件路径。
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2. 运行`tools/synth_dataset`合成数据：
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``` bash
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python -m tools.synth_dataset -c configs/dataset_config.yml
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```
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3. 如果您想使用并行方式来快速合成数据，可以通过启动多个进程，在启动时需要指定不同的`tag`（`-t`），如下所示:
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```bash
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python3 -m tools.synth_dataset -t 0 -c configs/dataset_config.yml
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python3 -m tools.synth_dataset -t 1 -c configs/dataset_config.yml
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```
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### 应用示例
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在完成上述操作后，即可得到用于OCR识别的合成数据集，下面给出了一些数据集生成的示例：
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接下来请参考[OCR识别文档](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/dygraph/doc/doc_ch/recognition.md#%E5%90%AF%E5%8A%A8%E8%AE%AD%E7%BB%83)，完成训练。
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### 项目结构
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```
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style_text_rec
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|-- arch
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| |-- base_module.py
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| |-- decoder.py
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| |-- encoder.py
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| |-- spectral_norm.py
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| `-- style_text_rec.py
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||
|-- configs
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| |-- config.yml
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| `-- dataset_config.yml
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|-- engine
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| |-- corpus_generators.py
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||
| |-- predictors.py
|
||
| |-- style_samplers.py
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| |-- synthesisers.py
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||
| |-- text_drawers.py
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| `-- writers.py
|
||
|-- examples
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| |-- corpus
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| | `-- example.txt
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| |-- image_list.txt
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| `-- style_images
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| |-- 1.jpg
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| `-- 2.jpg
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|-- fonts
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| |-- ch_standard.ttf
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| |-- en_standard.ttf
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| `-- ko_standard.ttf
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|-- tools
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| |-- __init__.py
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| |-- synth_dataset.py
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| `-- synth_image.py
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||
`-- utils
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||
|-- config.py
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||
|-- load_params.py
|
||
|-- logging.py
|
||
|-- math_functions.py
|
||
`-- sys_funcs.py
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||
``` |