fontastic

Fontico

Clasificador de fuente

Este repositorio contiene experimentos para las fuentes de clasificación de las imágenes. Actualmente consiste en raspadores para extraer los datos.

Instrucciones de instalación

• Requisitos

  • python3
  • pip3
  • virtualenv

• Cómo instalar

  • virtualenv -p /usr/bin/python3 venv
  • source venv/bin/activate
  • pip install -r requirements.txt
  • export PYTHONPATH=.

Trabajando con el paquete de fontaste

El paquete de fontaste contiene la siguiente estructura de carpeta:

 fontastic -- 
            scrape
            utils

¿Cómo generar imágenes de fuentes?

1. Descargue las fuentes y desencadenelo en la ubicación <project_root> . Entonces, cada fuente se listará a continuación

    project_root/data/src/fonts/roboto
   project_root/data/src/fonts/roboto/roboto-regular.ttf
   project_root/data/src/fonts/roboto/roboto-bold.ttf
   project_root/data/src/fonts/roboto/roboto-italic.ttf
   
   project_root/data/src/fonts/open-sans
   project_root/data/src/fonts/open-sans/open-sans-regular.ttf
   project_root/data/src/fonts/open-sans/open-sans-regular.ttf
   project_root/data/src/fonts/open-sans/open-sans-regular.ttf
   ...
   ...
   ...
   

2. Ahora ejecute python fontastic/data_generation/local_image_gen.py

3. El programa creará imágenes 4K para cada texto aleatorio y combinación TTF. La ubicación de la imagen de salida es project_root/data/dst/roboto/<output_images>

4. SIGUIENTE Ejecute python fontastic/data_generation/training_data_gen.py . Este programa creará cultivos de la imagen y realizará transformaciones de datos que se pueden utilizar para capacitar a la red.

Capacitación y evaluación

El proceso de pensamiento detrás del entrenamiento y la evaluación es ejecutar cada uno de él como un experimento con ciertos artefactos asociados al experimento. Esto nos da los siguientes beneficios:

• Reiniciar experimentos en varios etapas calificadas durante la ejecución del experimento
• Control de versiones de experimentos

Dividir el conjunto de datos en el entrenamiento y la prueba

Mire la sección TRAIN_TEST_SPLIT en config.ini para comprender las configuraciones requeridas para comenzar un experimento y generar datos de prueba y trenes.

El comando para usar es:

python fontastic/data_generation/train_test_split.py --config fontastic/data_generation/config.ini

Esto generará una experiments folder con el experiment_id como subpodeta para almacenar los artefactos. En caso de que el experiment_id quede vacío en la configuración durante la primera ejecución, esto se poblará y se volverá a escribir a la configuración.

Debería ver un CSV para train y test respectivamente en la carpeta de la ruta de experimentos.

Lista de fuentes

Utilice este zip para obtener las 70 fuentes para entrenar el modelo

Referencias

• Generador de datos de imágenes utilizando PIL
• Visualizaciones de la cámara de graduación
• Buscador de tarifas de aprendizaje