fontastic

Fontastic

Классификатор шрифта

Этот репозиторий содержит эксперименты для шрифтов в классе с изображений. В настоящее время он состоит из скребков для получения данных.

Инструкции по установке

• Требования

  • Python3
  • PIP3
  • Virtualenv

• Как установить

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

Работа с пакетом Fontastic

Пакет Fontastic содержит следующую структуру папок:

 fontastic -- 
            scrape
            utils

Как генерировать изображения шрифтов?

1. Загрузите шрифты и не растеряйте его в местоположении <project_root> . Таким образом, каждый шрифт будет списком, как ниже

    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. Теперь запустите python fontastic/data_generation/local_image_gen.py

3. Программа создаст 4K -изображения для каждого случайного текста и комбинации TTF. Расположение выходного изображения - project_root/data/dst/roboto/<output_images>

4. Затем запустите python fontastic/data_generation/training_data_gen.py . Эта программа создаст культуры изображения и выполнит преобразования данных, которые можно использовать для обучения сети.

Обучение и оценка

Мыслительный процесс, лежащий в основе обучения и оценки, состоит в том, чтобы запустить каждый из них в качестве эксперимента с определенными артефактами, связанными с экспериментом. Это дает нам следующие преимущества:

• Перезапустите эксперименты на различных этапах, оцененных во время экспериментального запуска
• Контроль версий экспериментов

Разделение набора данных на обучение и тестирование

Пожалуйста, посмотрите на раздел TRAIN_TEST_SPLIT в config.ini , чтобы понять конфигурации, необходимые для запуска эксперимента и создания данных тестирования и поезда.

Команда для использования - это:

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

Это генерирует experiments folder с experiment_id в качестве подпапки для хранения артефактов. В случае, если experiment_id остается пустым в конфигурации во время первого запуска, это будет заполнено и записано обратно в конфигурацию.

Вы должны увидеть CSV для train и test соответственно в папке Path Path.

Список шрифтов

Пожалуйста, используйте этот Zip, чтобы получить 70 шрифтов для обучения модели

Ссылки

• Генератор данных изображения с использованием PIL
• Визуализация Grad Cam
• Основник обучения