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## Style Text
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### 目录
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- [一、工具简介](#工具简介)
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- [二、环境配置](#环境配置)
- [三、快速上手](#快速上手)
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- [四、应用案例](#应用案例)
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- [五、项目结构](#项目结构)
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<a name="工具简介"></a>
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### 一、工具简介
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<div align="center">
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    <img src="doc/images/3.png" width="800">
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</div>
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<div align="center">
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    <img src="doc/images/1.png" width="600">
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</div>

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Style-Text数据合成工具是基于百度自研的文本编辑算法《Editing Text in the Wild》https://arxiv.org/abs/1908.03047
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不同于常用的基于GAN的数据合成工具,Style-Text主要框架包括:1.文本前景风格迁移模块 2.背景抽取模块 3.融合模块。经过这样三步,就可以迅速实现图像文本风格迁移。下图是一些该数据合成工具效果图。
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<div align="center">
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    <img src="doc/images/2.png" width="1000">
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</div>
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<a name="环境配置"></a>
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### 二、环境配置
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1. 参考[快速安装](../doc/doc_ch/installation.md),安装PaddleOCR。
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2. 进入`StyleText`目录,下载模型,并解压:
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```bash
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cd StyleText
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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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42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53

```
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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<a name="快速上手"></a>
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### 三、快速上手

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- 合成单张图
运行tools/synth_image,合成单张图片:
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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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例如,输入如下图片和语料"PaddleOCR":
<div align="center">
    <img src="examples/style_images/1.jpg" width="300">
</div>
得到结果fake_fusion.jpg:
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<div align="center">
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    <img src="doc/images/4.jpg" width="300">
69 70
</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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   * 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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- 批量合成
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在实际应用场景中,经常需要批量合成图片,补充到训练集中。StyleText可以使用一批风格图片和语料,批量合成数据。合成过程如下:
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78 79 80
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。
   * `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。
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   我们提供了一批中英韩5w通用数据供您试用 ([下载地址](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/style_text/chkoen_5w.tar) ),下面给出了一些示例:
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<div align="center">
    <img src="doc/images/5.png" width="800">
</div>
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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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<a name="应用案例"></a>
### 四、应用案例
下面以金属表面英文数字识别和通用韩语识别两个场景为例,说明使用StyleText合成数据,来提升文本识别效果的实际案例。下图给出了一些真实场景图像和合成图像的示例:
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<div align="center">
    <img src="doc/images/6.png" width="800">
</div>

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在添加上述合成数据进行训练后,识别模型的效果提升,如下表所示:
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| 场景     | 字符       | 原始数据 | 测试数据 | 只使用原始数据</br>识别准确率 | 新增合成数据 | 同时使用合成数据</br>识别准确率 | 指标提升 |
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| -------- | ---------- | -------- | -------- | -------------------------- | ------------ | ---------------------- | -------- |
| 金属表面 | 英文和数字 | 2203     | 650      | 0.5938                     | 20000        | 0.7546                 | 16%      |
| 随机背景 | 韩语       | 5631     | 1230     | 0.3012                     | 100000       | 0.5057                 | 20%      |
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<a name="项目结构"></a>
### 五、项目结构
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128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163
|-- 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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    `-- sys_funcs.py
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