PaddleOCR/StyleText/README_ch.md

6.2 KiB
Raw Blame History

Style Text

目录

一、工具简介

Style-Text数据合成工具是基于百度自研的文本编辑算法《Editing Text in the Wild》https://arxiv.org/abs/1908.03047

不同于常用的基于GAN的数据合成工具Style-Text主要框架包括1.文本前景风格迁移模块 2.背景抽取模块 3.融合模块。经过这样三步,就可以迅速实现图像文本风格迁移。下图是一些该数据合成工具效果图。

二、环境配置

  1. 参考快速安装安装PaddleOCR。
  2. 进入StyleText目录,下载模型,并解压:
cd StyleText
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/style_text/style_text_models.zip
unzip style_text_models.zip

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:

bg_generator:
  pretrain: style_text_models/bg_generator
...
text_generator:
  pretrain: style_text_models/text_generator
...
fusion_generator:
  pretrain: style_text_models/fusion_generator

三、快速上手

合成单张图

输入一张风格图和一段文字语料运行tools/synth_image合成单张图片结果图像保存在当前目录下

python3 -m tools.synth_image -c configs/config.yml --style_image examples/style_images/2.jpg --text_corpus PaddleOCR --language en
  • 注意:语言选项和语料相对应,目前该工具只支持英文、简体中文和韩语。 例如,输入如下图片和语料"PaddleOCR":

得到结果fake_fusion.jpg

除此之外,程序还会生成并保存中间结果:

  • fake_bg.jpg:为风格参考图去掉文字后的背景;
  • 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。

批量合成

在实际应用场景中经常需要批量合成图片补充到训练集中。StyleText可以使用一批风格图片和语料批量合成数据。合成过程如下 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.

  1. configs/dataset_config.yml中配置输入数据路径。

    • StyleSampler
      • method:使用的风格图片采样方法;
      • image_home:风格图片目录;
      • 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
      • with_label:标志label_file是否为label文件。
    • CorpusGenerator
      • method:语料生成方法,目前有FileCorpusEnNumCorpus可选。如果使用EnNumCorpus,则不需要填写其他配置,否则需要修改corpus_filelanguage
      • language:语料的语种;
      • corpus_file: 语料文件路径。

    我们提供了一批中英韩5w通用数据供您试用 下载地址 ),下面给出了一些示例:

2. 运行`tools/synth_dataset`合成数据:
python -m tools.synth_dataset -c configs/dataset_config.yml
  1. 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:

    python3 -m tools.synth_dataset -t 0 -c configs/dataset_config.yml
    python3 -m tools.synth_dataset -t 1 -c configs/dataset_config.yml
    

四、应用案例

下面以金属表面英文数字识别和通用韩语识别两个场景为例说明使用StyleText合成数据来提升文本识别效果的实际案例。下图给出了一些真实场景图像和合成图像的示例

在添加上述合成数据进行训练后,识别模型的效果提升,如下表所示:

场景 字符 原始数据 测试数据 只使用原始数据
识别准确率
新增合成数据 同时使用合成数据
识别准确率
指标提升
金属表面 英文和数字 2203 650 0.5938 20000 0.7546 16%
随机背景 韩语 5631 1230 0.3012 100000 0.5057 20%

五、代码结构

style_text_rec
|-- arch
|   |-- base_module.py
|   |-- decoder.py
|   |-- encoder.py
|   |-- spectral_norm.py
|   `-- style_text_rec.py
|-- configs
|   |-- config.yml
|   `-- dataset_config.yml
|-- engine
|   |-- corpus_generators.py
|   |-- predictors.py
|   |-- style_samplers.py
|   |-- synthesisers.py
|   |-- text_drawers.py
|   `-- writers.py
|-- examples
|   |-- corpus
|   |   `-- example.txt
|   |-- image_list.txt
|   `-- style_images
|       |-- 1.jpg
|       `-- 2.jpg
|-- fonts
|   |-- ch_standard.ttf
|   |-- en_standard.ttf
|   `-- ko_standard.ttf
|-- tools
|   |-- __init__.py
|   |-- synth_dataset.py
|   `-- synth_image.py
`-- utils
    |-- config.py
    |-- load_params.py
    |-- logging.py
    |-- math_functions.py
    `-- sys_funcs.py