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## Style Text Rec
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### 目录
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[工具简介](#工具简介) 
[环境配置](#环境配置) 
[快速上手](#快速上手) 
[高级使用](#高级使用) 
[应用示例](#应用示例) 
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### 工具简介
<div align="center">
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    <img src="doc/images/3.png" width="800">
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</div>
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Style-Text是对百度自研文本编辑算法《Editing Text in the Wild》中提出的SRNet网络的改进,不同于常用的GAN的方法只选择一个分支,该工具将文本合成任务分解为三个子模块,文本风格迁移模块、背景抽取模块和前背景融合模块,来提升合成数据的效果。下图显示了一些示例结果。
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<div align="center">
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    <img src="doc/images/1.png" width="800">
    <img src="doc/images/2.png" width="800">
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</div>
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此外,在实际铭牌文本识别场景和韩语文本识别场景,验证了该合成工具的有效性。
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### 环境配置

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1. 参考[快速安装](../doc/doc_ch/installation.md),安装PaddleOCR。强烈建议您使用python3环境。
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2. 进入`style_text_rec`目录,下载模型,并解压:

```bash
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cd style_text_rec
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wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/style_text/style_text_models.zip
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unzip style_text_models.zip
```

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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:
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```
bg_generator:
  pretrain: style_text_models/bg_generator
...
text_generator:
  pretrain: style_text_models/text_generator
...
fusion_generator:
  pretrain: style_text_models/fusion_generator
```

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### 快速上手
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1. 运行tools/synth_image,生成示例图片:

```python
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python3 -m tools.synth_image -c configs/config.yml
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```

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1. 运行后,会生成`fake_busion.jpg`,即为最终结果。
<div align="center">
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    <img src="doc/images/4.jpg" width="300">
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</div>
除此之外,程序还会生成并保存中间结果:
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   * `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。
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2. 如果您想尝试其他风格图像和文字的效果,可以添加style_image,text_corpus和language参数:
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```python
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python3 -m tools.synth_image -c configs/config.yml --style_image examples/style_images/2.jpg --text_corpus PaddleOCR --language en
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```
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   * 注意:语言选项和语料相对应,目前我们支持英文、简体中文和韩语。
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3.`tools/synth_image.py`中,我们还提供了一个`batch_synth_images`方法,可以两两组合语料和图片,批量生成一批数据。

### 高级使用

在开始合成数据集前,需要准备一些素材。

首先,需要风格图片作为合成图片的参考依据,这些数据可以是用作训练OCR识别模型的数据集。本例中使用带有标注文件的数据集作为风格图片.

1.`configs/dataset_config.yml`中配置输入数据路径。
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   * `StyleSampler`
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     * `method`:使用的风格图片采样方法;
     * `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。
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   我们提供了一批[样例图](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/style_text/chkoen_5w.tar)供您试用。
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   * `CorpusGenerator`
     * `method`:语料生成方法,目前有`FileCorpus``EnNumCorpus`可选。如果使用`EnNumCorpus`,则不需要填写其他配置,否则需要修改`corpus_file``language`
     * `language`:语料的语种;
     * `corpus_file`: 语料文件路径。

2. 运行`tools/synth_dataset`合成数据:

   ``` bash
   python -m tools.synth_dataset -c configs/dataset_config.yml
   ```

3. 如果您想使用并行方式来快速合成数据,可以通过启动多个进程,在启动时需要指定不同的`tag``-t`),如下所示:

   ```bash
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   python3 -m tools.synth_dataset -t 0 -c configs/dataset_config.yml
   python3 -m tools.synth_dataset -t 1 -c configs/dataset_config.yml
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   ```


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### 应用示例

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在完成上述操作后,即可得到用于OCR识别的合成数据集,下面给出了一些数据集生成的示例:

接下来请参考[OCR识别文档](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/dygraph/doc/doc_ch/recognition.md#%E5%90%AF%E5%8A%A8%E8%AE%AD%E7%BB%83),完成训练。
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### 项目结构
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```
style_text_rec
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|-- arch
|   |-- base_module.py
|   |-- decoder.py
|   |-- encoder.py
|   |-- spectral_norm.py
|   `-- style_text_rec.py
|-- configs
|   |-- config.yml
|   `-- dataset_config.yml
|-- engine
|   |-- corpus_generators.py
|   |-- predictors.py
|   |-- style_samplers.py
|   |-- synthesisers.py
|   |-- text_drawers.py
|   `-- writers.py
|-- examples
|   |-- corpus
|   |   `-- example.txt
|   |-- image_list.txt
|   `-- style_images
|       |-- 1.jpg
|       `-- 2.jpg
|-- fonts
|   |-- ch_standard.ttf
|   |-- en_standard.ttf
|   `-- ko_standard.ttf
|-- tools
|   |-- __init__.py
|   |-- synth_dataset.py
|   `-- synth_image.py
`-- utils
    |-- config.py
    |-- load_params.py
    |-- logging.py
    |-- math_functions.py
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149 150
    `-- sys_funcs.py
```