textaug 1.0.2

Text Image Augmentor: data generator for text recognition

Text-Image-Augmentor

한글 이미지 인식 데이터셋을 위한 데이터 증강 라이브러리

목적

OCR 텍스트 인식 모델을 개발할 때, 필요한 학습 데이터셋 수를 늘리기 위한 목적으로 개발

개요

증강 데이터는 크게 두 가지 왜곡 방식으로 이루어져 있습니다. 하나는 글자의 형태에 변형을 가하는 형상 왜곡 방식이고, 다른 하나는 글자와 배경의 색에 변형을 가하는 색상 왜곡 방식입니다. 글씨 이미지는 색상보다, 형상에 의해 더 많은 영향을 받습니다. 이에 따라, 해당 라이브러리는 글자의 형태 변환을 위주로 이미지에 적용하도록 구성하였습니다.

**CLI 환경(command line interface)**으로 구성하여 연구자들과 개발자들이 쉽게 쓸 수 있도록 구성하였고, 라이브러리는 데이미지 증강 라이브러리 중 하나인 imgaug를 기반으로 작성하였습니다.

설치

1. pypi에서 패키지 설치하기

   pip install textaug
   

   • caution : 아직 pypi에 배포하지 않은 상태입니다. Test code 작성 완료 후, 배포하도록 하겠습니다.

2. Repository로부터 설치하기

   # 해당 디렉토리로부터 다운받은 후, 아래를 실행시키면 됩니다.
   python3 setup.py install
   

사용방법

해당 프로그램은 Command Line Interface(Terminal, CMD, shell) 등 환경에서 실행시킬 수 있습니다.

example

textaug <input_dir> <output_dir> --multiples=3

위 코드를 실행시키면, input_dir 내 이미지 파일들을 읽어들여, output_dir에 증강 이미지들이 저장됩니다. input_dir 내 이미지 파일 (ex 안녕.png) 이 존재한다면, output_dir에는 무작위로 증강된 3개의 이미지 (ex 0_안녕.png, 1_안녕.png, 2_안녕.png)가 저장됩니다.

Option

아래의 요소들은 증강 이미지의 노이즈 수준을 결정짓는 데 이용됩니다. 필요한 수준의 노이즈를 아래를 통해 정하시길 바랍니다.

• --multiples : 하나의 이미지 당 몇 개의 증강 이미지를 생성할 것인지 결정, 정수형으로 입력되어야 합니다.

• --blur : 이미지의 흐릿한 수준을 결정. 각 값에 대한 흐릿한 정도는 아래와 같습니다.

  blur=0	blur=2	blur=4	blur = 6	blur=8

• --noise : 이미지 배경에 노이즈 수준을 결정. 각 값에 대한 노이즈 정도는 아래와 같습니다.

  noise=0	noise=1	noise=20	noise=30	noise=40

• --rotate : 이미지의 회전 변환 수준을 결정. 각 값에 대한 변환 정도는 아래와 같습니다.

  rotate=0	rotate=2	rotate=4	rotate=6	rotate=8

• --shear : 이미지의 전단 변환 수준을 결정. 각 값에 대한 변환 정도는 아래와 같습니다.

  shear=0	shear=2	shear=4	shear=6	shear=8

• --elastic : 이미지의 Elastic 변환 수준을 결정. 각 값에 대한 변환 정도는 아래와 같습니다.

  elastic=0	elastic=1	elastic=2	elastic=3	elastic=4

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