OCR数据生成之SynthText场景文本

SynthText官方示例生成效果

直接下载工程，和工程开源的SynthText.h5等数据，直接python gen.py即可。

我这里使用的是工程中的python3分支

Adding New Images

Segmentation and depth-maps are required to use new images as background. Sample scripts for obtaining these are available here.

predict_depth.m MATLAB script to regress a depth mask for a given RGB image; uses the network of Liu etal. However, more recent works (e.g., this) might give better results.
run_ucm.m and floodFill.py for getting segmentation masks using gPb-UCM.

For an explanation of the fields in dset.h5 (e.g.: seg,area,label), please check this comment.

要想使用自己的bg数据，需要先得到depth和seg, 然后合并成dset.h5文件，之后调用SynthText中的gen.py生成数据；

生成depth

https://bitbucket.org/fayao/dcnf-fcsp/src/master/

我这里使用的自己的window10的笔记本电脑中的matlab环境(Matlab2016b)

使用改代码时，需要在libs下MatConvNet和VLFeat，虽然原工程已经配置了这两个，但是matconvnet_20141015需要换成matconvnet-1.0-beta9版本(下载地址：https://www.vlfeat.org/matconvnet/download/)，不然程序运行时会报错, VLFeat不用修改；同时修改./demo/demo_DCNF_FCSP_depths_prediction.m中的相关部分(P15-23行)如下：

function demo_DCNF_FCSP_depths_prediction(varargin)


run( '../libs/vlfeat-0.9.18/toolbox/vl_setup');

% dir_matConvNet='../libs/matconvnet_20141015/matlab/';
dir_matConvNet='../libs/matconvnet-1.0-beta9/matconvnet-1.0-beta9/matlab/';
addpath(genpath(dir_matConvNet));
run([dir_matConvNet 'vl_setupnn.m']);

注意重新编译matconvert-1.0-beta9版式时，参考https://www.vlfeat.org/matconvnet/install/中的说明，我这里是直接编译的CPU版本；具体步骤如下，因为我的matlab一开始没有装C++的编译器，所以需要配置VS2015的C++编译器给matlab(https://blog.csdn.net/qq_17783559/article/details/82017379)，然后mex -setup C++才能成功。

编译成功后，使用dcnf-fcsp/src/master/demo/demo_DCNF_FCSP_depths_prediction.m或者SynthText/prep_scripts/predict_depth.m生成自己准备的bg图片的depth.mat文件，我是准备了12张example，每一个example对应一个文件夹，最终生成的效果是每一个文件夹下有一张rgb原始图片，生成一张gray灰度图片和一份depth.mat文件。

将这12个文件夹放到服务器上，运行convert_depth_mat_to_h5.py程序，得到depth.h5文件。

##convert_depth_mat_to_h5.py
import os
import h5py
import glob

def convert_mat_to_h5(mat_path, h5_output_path):

    data_w=h5py.File(h5_output_path,'w')
    for sample in glob.glob(path):
        print('sample:',sample)
        imname = sample.split('/')[-2] + '.jpg'
        data=h5py.File(sample,'r')
        data_w.create_dataset(imname, data=data['data_obj'][:])
    data_w.close()

if __name__=='__main__':
    path = r'/data/nfs/yangsuhui/SynthText/prep_scripts/new_own_image_material/results_three/custom_outdoor_sample/*/*.mat'
    output_path = r'/data/nfs/yangsuhui/SynthText/prep_scripts/new_own_image_material/depth.h5'
    convert_mat_to_h5(path,output_path)

生成seg

https://github.com/jponttuset/mcg

该程序只能运行在linux环境下，因此我在ubuntu16.04的环境下安装了matlab R2016b，然后使用SynthText/prep_scripts/run_ucm.m，如下图所示，修改代码中的img_dir和mcg_dir路径即可，得到指定路径下的

ucm.mat文件，然后运行SynthText/prep_scripts/floodFill.py，修改floodFill.py程序中的base_dir为第一步生成的ucm.mat文件路径，得到最终的seg_uint16.h5文件。

合并depth和seg等文件成统一的dest.h5

运行程序add_more_data.py，借鉴use_preproc_bg.py写法)，用于将1、2步生成的depth和seg和原图组合成同一个dset文件。

##add_more_data.py
import numpy as np
import h5py
import os, sys, traceback
import os.path as osp
import wget, tarfile
import cv2
from PIL import Image



def add_more_data_into_dset(DB_FNAME,more_img_file_path,more_depth_path,more_seg_path):
  db=h5py.File(DB_FNAME,'w')
  #depth_db=get_data(more_depth_path)
  depth_db=h5py.File(more_depth_path,'r')
  #seg_db=get_data(more_seg_path)
  seg_db=h5py.File(more_seg_path,'r')
  db.create_group('image')
  db.create_group('depth')
  db.create_group('seg')
  for imname in os.listdir(more_img_file_path):
    if imname.endswith('.jpg'):
      full_path=more_img_file_path+imname
      print(full_path,imname)

      # j=Image.open(full_path)
      # imgSize=j.size
      # rawData=j.tostring()
      # img=Image.fromstring('RGB',imgSize,rawData)
      img = cv2.imread(full_path)
      img = img[...,::-1]
      #img = img.astype('uint16')
      db['image'].create_dataset(imname,data=img)
      db['depth'].create_dataset(imname,data=depth_db[imname])
      db['seg'].create_dataset(imname,data=seg_db['mask'][imname])
      db['seg'][imname].attrs['area']=seg_db['mask'][imname].attrs['area']
      db['seg'][imname].attrs['label']=seg_db['mask'][imname].attrs['label']
  db.close()
  depth_db.close()
  seg_db.close()
# path to the data-file, containing image, depth and segmentation:
DB_FNAME = '/data/nfs/yangsuhui/SynthText/prep_scripts/new_own_image_material/dset_own_12.h5'

#add more data into the dset
more_depth_path='/data/nfs/yangsuhui/SynthText/prep_scripts/new_own_image_material/depth.h5'
more_seg_path='/data/nfs/yangsuhui/SynthText/prep_scripts/new_own_image_material/seg_uint16.h5'
more_img_file_path='/data/nfs/yangsuhui/SynthText/prep_scripts/new_own_image_material/bg_imgs/'

add_more_data_into_dset(DB_FNAME,more_img_file_path,more_depth_path,more_seg_path)

生成数据

根据自己数据生成的dset_own_12.h5文件，运行gen.py(修改DB_FNAME = osp.join(DATA_PATH,’dset.h5’)为自己的dset文件)，即可生成自己数据背景下的生成数据。

运行gen.py，终端显示(有些bg图片计算过程中会出现一些错误，比如下面的0 of 11，这表明有些图片做bg不太合适，最终生成的是10张图片(去掉背景错误生成不了的)，10中背景，不同背景只生成一张，通过gen.py中的超参数设置(INSTANCE_PER_IMAGE))：

运行visualize_results.py可以查看SynthText.h5文件生成的效果，并保存图片，运行效果如下，运行一张图片，并弹出图片窗口，终端是显示图片名称和生成的图片中的words和chars个数以及生成的文本text，最终的图片上可以控制显示charBB(字符级别的框)和wordBB(单词级别)。

下图中除了第一张是用的官方的SynthText.h5生成的，其余的都是自己的bg图片生成的效果。

垂直文本的生成

参考https://github.com/ankush-me/SynthText/issues/114, 修改text_utils.py文件下的相应函数(render_multiline)即可，效果如下：

注意事项

1、该程序的visualize_results.py利用matplotlib可以将远程的SynthText.h5中的生成的内容显示出来，用pillow或者opencv很难将图像显示出来在MobaxTerm上；

2、步骤1和2中的depth.mat和ucm.mat文件转h5文件时，mat文件的读取有两种方式，尝试了scipy的io模块和h5py模块，其中如果保存的mat文件时用的matlab指定的-v7.3(如步骤2中run_ucm.py中最后一行save(‘ucm.mat’,’ucms’,’names’,’-v7.3’);)，则scipy的io读取会报错，解决方法就是统一用h5py读取mat文件(参考1,2);有时候scipy的io模块导入不了，解决方法；

3、将多个图片拼成一张长图，我是用的是pinthemall工具，当然还有许多其他好用的图像拼接工具, 其中Shapecollage可以将图片拼成不同形状，甚至绘制自定义形状，而Collagelt则只能固定长方形(https://zhuanlan.zhihu.com/p/25151315)；

4、从代码和最后生成的效果上看，SynthText主要是根据depth图和seg图，主要将根据语料和文字频率生成的文字放到图片中的光滑区域，与实际场景图片中的文字出现的位置更加切合；

5、SynthText生成的框有char和word级别，没有sentence级别，因此如果是需要直接检测场景图片中的句子级别的(检测+识别)，该工程需要额外修改，或者应该使用其他的工程；

6、该工程生成数据的过程比较繁琐，而且速度比较慢;

7、修改后的代码，因为自己生成的depth.h5中是单通道的，而官方的示例是多通道的，因此根据需要选择是否注释gen.py中112行(#depth = depth[:,:,1] ##use own data to 注释这一行)。