numiner

Numiner

インストール•使用方法•シート•貢献•ライセンス

これは、手書きのテキスト認識関連の研究のためのトレーニングデータセットのようなMnistを作成するPythonライブラリです

インストール

パッケージマネージャーPIPを使用して、numinerをインストールします。

$ pip install numiner

パッケージマネージャーPipenvを使用して、numinerをインストールします。

$ pipenv install numiner

パッケージマネージャーの詩を使用して、numinerをインストールします。

$ poetry add numiner

使い方

一般に、パッケージには2つの主要なモードがあります。 1つはsheetで、もう1つはletterです。

sheet - スキャンされたすべてのシート画像または実際の画像パスを保持しているフォルダーに<source>と呼ばれるパスを持ち出し、 <result>パスに処理された画像を保存します

$ numiner -s/--sheet < source > < result >

letter - すべてのクロップド生画像または実際の画像パスを保持しているフォルダーに<source>と呼ばれるパスを取り、 <result>パスに処理された画像を保存します

$ numiner -l/--letter < source > < result >

また、 jsonファイルを提供することにより、デフォルトのシートラベルをオーバーライドできます。

$ numiner --labels path/to/labels.json -s path/to/source path/to/result

確かにあなたはこれを行うこともできます：

$ numiner --help

usage: numiner [-h] [-v] [-s < source > < result > ] [-l < source > < result > ] [-c < path > ]

optional arguments:
  -h, --help                    show this help message and exit
  -v, --version                 show program ' s version number and exit
  --clean <path>
  -s/--sheet <source> <result>  a path to a folder or file that ' s holding the < source >
                                sheet image(s) & a path to a folder where all < result >
                                images will be saved
  -l/--letter < source > < result > a path to a folder or a file that ' s holding the cropped
                                image(s) & a path to a folder where all <result> images
                                will be saved
  --labels <path>               a path to .json file that ' s holding top to bottom, left
                                to right labels of the sheet with their ids

$ numiner convert --help

usage: numiner convert [-h] -p < src > < dest > SIZE RATIO

positional arguments:
  SIZE                  number of images that each class contains
  RATIO                 test, train or percentage of the test data
                        in that case the rest of it will become
                        train data

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  -p < src > < dest > , --paths < src > < dest >
                        source and destination paths

サンプルシート画像

ここから空のシートファイルを取得することもできます。

シートから抽出された文字

最終画像処理順序

Emnistが最初にNIST SD画像からデータセットを作成したときに使用したのと同じアプローチに従いました。

1. シートから抽出された文字
2. 元の画像のバイナリバージョン
3. アスペクト比を失うことなく、正方形の形状と両側に2ピクセルの幅の境界線に装着された文字自体が取り付けられています
4. 前のステップから、画像は28x28にサイズを変更し、最終画像でしきい値を取得しました

貢献

プルリクエストは大歓迎です。大きな変更については、最初に問題を開いて、何を変えたいかを議論してください。

必要に応じて、必ずテストを更新してください。

このプロジェクトがどのように実現したかについてもっと読みたい場合は、私の論文レポートをチェックできます。

ライセンス

mit