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在生成数据集前,首先我们要准备一个数据集语料库。存放需要生成图片的语料,按行存储,一行生成一个文本图片。其次需要一个fonts文件夹,存放字体库。现在可以来生成文本识别数据集了。
导入需要的包。并导入配置文件config.py。
2. 新建config文件,写入语料库路径,字体文件路径以及生成文件的输出路径。
3. 加载字体库并调整字体大小。字体库中的字体用于生成语料库中的文本行时,随机产生不同的字体。之后形成图片。
4. 生成图片对应的标注。mapping_list方法用于存放生成图片对应的标注。文本文件名对应图片名,文件内容为图片上的文字。
5. 为了提高训练图片的质量,模拟真实图片的效果,对图片做一些处理,比如高斯模糊,左右模糊,上下模糊,污渍等。
6. 最终生成图片如下所示。
到此,关于“基于Python的算法数据集怎么实现”的学习就结束了,希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习,快去试试吧!若想继续学习更多相关知识,请继续关注亿速云网站,小编会继续努力为大家带来更多实用的文章!
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