fontastic

傳說

字體分類器

該存儲庫包含來自圖像的類字體的實驗。當前，它由刮擦器組成。

安裝說明

• 要求

  • python3
  • PIP3
  • Virtualenv

• 如何安裝

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

使用Fontastic軟件包

該軟件包包含以下文件夾結構：

 fontastic -- 
            scrape
            utils

如何生成字體圖像？

1. 下載字體並在位置<project_root>位置上取下。因此，每個字體將如下列表

    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. 現在運行python fontastic/data_generation/local_image_gen.py

3. 該程序將為每個隨機文本和TTF組合創建4K圖像。輸出圖像位置是project_root/data/dst/roboto/<output_images>

4. 下一個運行python fontastic/data_generation/training_data_gen.py 。該程序將創建圖像的農作物，並執行可用於培訓網絡的數據轉換。

培訓和評估

進行培訓和評估的思考過程是將每個訓練和評估作為一個與實驗相關的偽像的實驗。這給我們帶來了以下好處：

• 在實驗運行期間的各個分期級的重新啟動實驗
• 實驗的版本控制

將數據集分解為培訓和測試

請查看config.ini中的TRAIN_TEST_SPLIT部分，以了解啟動實驗並生成測試和培訓數據所需的配置。

使用的命令是：

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

這將生成一個experiments folder作為子experiment_id夾來存儲工件的實驗文件夾。如果在第一次運行期間， experiment_id在配置中留為空，則將填充並將其寫回配置。

您應該在實驗路徑文件夾中分別看到用於train和test的CSV。

字體列表

請使用此ZIP獲取70個字體來訓練模型

參考

• 使用pil的圖像數據生成器
• 畢業攝像機可視化
• 學習率查找器