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Style Text

目录

一、工具简介

Style-Text数据合成工具是基于百度和华科合作研发的文本编辑算法《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 tools/synth_image.py -c configs/config.yml --style_image examples/style_images/2.jpg --text_corpus PaddleOCR --language en
  • 注1:语言选项和语料相对应,目前支持英文(en)、简体中文(ch)和韩语(ko)。
  • 注2:Style-Text生成的数据主要应用于OCR识别场景。基于当前PaddleOCR识别模型的设计,我们主要支持高度在32左右的风格图像。 如果输入图像尺寸相差过多,效果可能不佳。
  • 注3:可以通过修改配置文件configs/config.yml中的use_gpu(true或者false)参数来决定是否使用GPU进行预测。

例如,输入如下图片和语料"PaddleOCR":

生成合成数据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。Style-Text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:

  1. configs/dataset_config.yml中配置目标场景风格图像和语料的路径,具体如下:

    • Global
      • output_dir::保存合成数据的目录。
    • StyleSampler
      • 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,目前支持英文(en)、简体中文(ch)和韩语(ko);
      • corpus_file: 语料文件路径。语料文件应使用文本文件。语料生成器首先会将语料按行切分,之后每次随机选取一行。

    语料文件格式示例:

    PaddleOCR
    飞桨文字识别
    StyleText
    风格文本图像数据合成
    ...
    

    Style-Text也提供了一批中英韩5万张通用场景数据用作文本风格图像,便于合成场景丰富的文本图像,下图给出了一些示例。

    中英韩5万张通用场景数据: 下载地址

  1. 运行tools/synth_dataset合成数据:

    python3 tools/synth_dataset.py -c configs/dataset_config.yml

    我们在examples目录下提供了样例图片和语料。

    直接运行上述命令,可以在output_data中产生样例输出,包括图片和用于训练识别模型的标注文件:

    其中label目录下的标注文件为程序运行过程中产生的缓存,如果程序在中途异常终止,可以使用缓存的标注文件。 如果程序正常运行完毕,则会在output_data下生成label.txt,为最终的标注结果。

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Style-Text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 59.38% 20000 75.46% 16.08%
随机背景 韩语 5631 1230 30.12% 100000 50.57% 20.45%

五、代码结构

StyleText
|-- arch                        // 网络结构定义文件
|   |-- base_module.py
|   |-- decoder.py
|   |-- encoder.py
|   |-- spectral_norm.py
|   `-- style_text_rec.py
|-- configs                     // 配置文件
|   |-- config.yml
|   `-- dataset_config.yml
|-- engine                      // 数据合成引擎
|   |-- corpus_generators.py    // 从文本采样或随机生成语料
|   |-- predictors.py           // 调用网络生成数据
|   |-- style_samplers.py       // 采样风格图片
|   |-- synthesisers.py         // 调度各个模块,合成数据
|   |-- text_drawers.py         // 生成标准文字图片,用作输入
|   `-- writers.py              // 将合成的图片和标签写入本地目录
|-- examples                    // 示例文件
|   |-- corpus
|   |   `-- example.txt
|   |-- image_list.txt
|   `-- style_images
|       |-- 1.jpg
|       `-- 2.jpg
|-- fonts                       // 字体文件
|   |-- ch_standard.ttf
|   |-- en_standard.ttf
|   `-- ko_standard.ttf
|-- tools                       // 程序入口
|   |-- __init__.py
|   |-- synth_dataset.py        // 批量合成数据
|   `-- synth_image.py          // 合成单张图片
`-- utils                       // 其他基础功能模块
    |-- config.py
    |-- load_params.py
    |-- logging.py
    |-- math_functions.py
    `-- sys_funcs.py