作者簡(jiǎn)介

CW，廣東深圳人，畢業(yè)于中山大學(xué)（SYSU）數(shù)據(jù)科學(xué)與計(jì)算機(jī)學(xué)院，畢業(yè)后就業(yè)于騰訊計(jì)算機(jī)系統(tǒng)有限公司技術(shù)工程與事業(yè)群（TEG）從事Devops工作，期間在AI LAB實(shí)習(xí)過，實(shí)操過道路交通元素與醫(yī)療病例圖像分割、視頻實(shí)時(shí)人臉檢測(cè)與表情識(shí)別、OCR等項(xiàng)目。目前也有在一些自媒體平臺(tái)上參與外包項(xiàng)目的研發(fā)工作，項(xiàng)目專注于CV領(lǐng)域（傳統(tǒng)圖像處理與深度學(xué)習(xí)方向均有）。

前言 : EAST: An Efficient and Accurate Scene Text Detector 是用于場(chǎng)景文字識(shí)別（OCR）的算法，五一假期 CW 把這套算法的源碼研讀了一番，并基于 Pytorch 進(jìn)行了復(fù)現(xiàn)，如今打算把這期間的學(xué)習(xí)過程記錄下來，本文將對(duì)數(shù)據(jù)處理與標(biāo)簽生成部分的源碼進(jìn)行解析，其它部分會(huì)在后面的文章中記錄。

全文大綱：
1. DataSet 類

2. is_cross_text：判斷裁剪有無“割裂”圖像中的任意文本框

3. get_score_geo：生成 ground truth

4. shrink_poly：將文本框頂點(diǎn)向內(nèi)移動(dòng)，使得文本框區(qū)域變小

5. move_points：將頂點(diǎn)向文本框內(nèi)部移動(dòng)

6. find_min_rect_angle：尋找文本框的最小外接矩形，獲得對(duì)應(yīng)的旋轉(zhuǎn)角度

7. cal_error：計(jì)算文本框與外接矩形的擬合誤差

8. rotate_all_pixels：旋轉(zhuǎn)圖像中的所有點(diǎn)

9. 結(jié)語

以下為正文內(nèi)容

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01 DataSet 類

在pytorch 中通常會(huì)封裝一個(gè)類來處理數(shù)據(jù)集，這個(gè)類繼承自 torch.utils.data.DataSet，我們需要重載父類的 _len_ 和 _getitem_ 方法。

處理數(shù)據(jù)集的類 (i)

處理數(shù)據(jù)集的類 (ii)

處理數(shù)據(jù)集的類 (iii)

處理數(shù)據(jù)集的這個(gè)類的整體部分如上，接下來就其中的重要部分進(jìn)行解讀，數(shù)據(jù)增強(qiáng)的隨機(jī)縮放和旋轉(zhuǎn)這里就不說了，一起先來看看將圖像大小裁剪至512x512這部分。

crop_img：對(duì)圖像進(jìn)行隨機(jī)起始點(diǎn)的裁剪，裁剪至目標(biāo)大小512x512

若圖像的短邊小于512，則將其放大到512，同時(shí)長(zhǎng)邊等比例放大。

crop_img(i)

然后對(duì)圖像中的文本框坐標(biāo)等比例放大。

crop_img(ii)

接下來就是搜索裁剪方案，搜索的方法是：在圖像放大后的尺寸比512x512多出來的空間內(nèi)進(jìn)行隨機(jī)搜索起始點(diǎn)坐標(biāo)；一個(gè)符合要求的裁剪方案是：裁剪得到的圖像不能“分割”了圖像中的任一文本框。

crop_img(iii)【注】以上注釋講解中的“裁剪每一中”字樣去掉

最后，由于圖像在放大后進(jìn)行了裁剪，因此需要將放大后的文本框頂點(diǎn)坐標(biāo)進(jìn)行相應(yīng)的移動(dòng)。

crop_img(iv)

下一步，我們來看看具體是如何判斷裁剪方案是否符合要求的。

02 is_cross_text：判斷裁剪有無“割裂”圖像中的任意文本框

is_cross_text(i)

生成裁剪后圖像的多邊形區(qū)域以及文本框的多邊形區(qū)域，計(jì)算兩者的重疊區(qū)域面積。

is_cross_text(ii)

計(jì)算重疊區(qū)域面積占文本框面積的比例，理想情況下是1，因?yàn)槲覀円笪谋究蛲耆幱诓眉艉髨D像的內(nèi)部。注意，只要圖像中有任意一個(gè)文本框不完全處于裁剪后的圖像內(nèi)部，則該裁剪方案不符合要求！

is_cross_text(iii)

03 get_score_geo：生成 ground truth

這部分是核心部分，會(huì)生成3個(gè)map，分別是score map、geo map 以及 ignore map，他們各自的意義已在前面部分解釋。

get_score_geo(i)

以下這部分的處理十分有“藝術(shù)”！

首先明確下，這里制作gt生成的map是在下采樣率為1/4的特征圖上的，map中的每一點(diǎn)有兩種情況：在文本框內(nèi)和在文本框外，于是我們要對(duì)在文本框內(nèi)的這些點(diǎn)賦予文本框?qū)?yīng)的屬性(score為1，d 和 angle)。

但是，在這里，作者將我們需要賦值的文本框內(nèi)點(diǎn)的區(qū)域縮小了（將文本框4個(gè)頂點(diǎn)向內(nèi)部移動(dòng)一定距離，得到一個(gè)比文本框面積小的區(qū)域），這么做的原因可能是因?yàn)檫@個(gè)map的尺寸是比輸入圖像小的，如果和原文本框區(qū)域一致，那么放大回去，有可能會(huì)引入文本框邊界以外的點(diǎn)，會(huì)引入假正例。

另外，需要注意的是，這里只是將需要賦值的文本框內(nèi)的區(qū)域縮小，但文本框的坐標(biāo)本身是沒有改變的！

get_score_geo(ii)

以上還有個(gè)處理技巧，就是將文本框旋轉(zhuǎn)到和水平軸夾角為0的情況（即將斜的框旋轉(zhuǎn)為正的），這樣對(duì)d的計(jì)算更加方便。

接下來對(duì)旋轉(zhuǎn)后圖像每點(diǎn)（包括在文本框外的）都計(jì)算d，d若大于文本框邊長(zhǎng)也代表在文本框外，但是由于我們有mask，因此這部分也會(huì)被置0。

注意，geo那里使用的是'+='，是因?yàn)閳D像中可能有多個(gè)文本框，而這里我們計(jì)算的是一個(gè)文本框。

get_score_geo(iii)

在處理每一個(gè)文本框的過程中，記錄了特征圖中哪些位置該忽略（即不屬于文本框內(nèi)部），哪些位置該賦值（即處于文本框內(nèi)部），最后就是將 ignore map 和 score map 分別用這些多邊形填充。

get_score_geo(iv)

下一部分，會(huì)對(duì)以上談到的那個(gè)“藝術(shù)”部分進(jìn)行解讀，看具體是如何將文本框頂點(diǎn)進(jìn)行內(nèi)縮的。

04 shrink_poly：將文本框頂點(diǎn)向內(nèi)移動(dòng)，使得文本框區(qū)域變小

首先是計(jì)算出文本框每個(gè)頂點(diǎn)的短邊長(zhǎng)度，計(jì)算邊長(zhǎng)就是計(jì)算頂點(diǎn)之間的距離。

shrink_poly(i)

然后判斷下文本框兩對(duì)對(duì)邊哪一對(duì)的長(zhǎng)度和更長(zhǎng)，先移動(dòng)長(zhǎng)的那一對(duì)邊（2條邊，4個(gè)頂點(diǎn)）。

shrink_poly(ii)

注意，以上move_points 代表移動(dòng)一條邊，即2個(gè)頂點(diǎn)，返回的是移動(dòng)后頂點(diǎn)的坐標(biāo)（包括未移動(dòng)的），接下來看看具體是如何移動(dòng)頂點(diǎn)的。

05 move_points：將頂點(diǎn)向文本框內(nèi)部移動(dòng)

move_points(i)

以下是這部分重點(diǎn)。對(duì)于一條邊上的這兩個(gè)頂點(diǎn)，分別計(jì)算它們各自短邊0.3倍邊長(zhǎng)相對(duì)于它們組成的這條邊的比例，然后它們的橫縱坐標(biāo)分別按其對(duì)應(yīng)的這個(gè)比例進(jìn)行移動(dòng)，兩者移動(dòng)的方向相反，從而使得兩個(gè)頂點(diǎn)會(huì)相互靠近。

move_points(ii)

需要注意一點(diǎn)，若這兩個(gè)頂點(diǎn)本身距離不超過1，那就不必移動(dòng)了，因?yàn)檫@說明兩者還未相隔超過1個(gè)pixel。

06 find_min_rect_angle：尋找文本框的最小外接矩形，獲得對(duì)應(yīng)的旋轉(zhuǎn)角度

我們知道，場(chǎng)景文字的方向并不都是水平的，因此文本框與水平軸是有一定角度的，那么如何知道這個(gè)角度是多少呢？

此處是通過枚舉的方式，對(duì)于在 [

] 范圍內(nèi)的每個(gè)角度，都將文本框進(jìn)行對(duì)應(yīng)的旋轉(zhuǎn)，旋轉(zhuǎn)后記錄對(duì)應(yīng)的外接矩形面積，文本框和前10個(gè)面積最小的外接矩形的擬合誤差，最終選取誤差最小的那個(gè)方案對(duì)應(yīng)的旋轉(zhuǎn)角。

find_min_rect_angle(i)

find_min_rect_angle(ii)

為了方便理解，CW 特意畫了個(gè)圖（雖然很丑哈哈哈）：

文本框旋轉(zhuǎn)，與外接矩形的擬合誤差

如上圖，v1、v2、v3、v4是文本框4個(gè)頂點(diǎn)，文本框與水平軸的真實(shí)夾角是

，假設(shè)我們?cè)诿杜e過程中遇到一角度，然后將文本框進(jìn)行對(duì)應(yīng)旋轉(zhuǎn)，旋轉(zhuǎn)后的外接矩形就是上圖右上部分的ABCD，陰影部分就是外接矩形比文本框多出來的面積。

我們可以認(rèn)為，這個(gè)面積越小則外接矩形與文本框越相近，誤差也越小，因此我們選取面積最小的前10個(gè)外接矩形道理就在于此。

理想情況下，我們找到了真實(shí)的角度，這時(shí)候旋轉(zhuǎn)文本框，得到的外接矩形就會(huì)和文本框重合（當(dāng)然，文本框不是直角矩形而是其它多邊形形狀時(shí)，不會(huì)重合），如上圖中間部分，這時(shí)候外接矩形的面積最小，擬合誤差最小。

07 cal_error：計(jì)算文本框與外接矩形的擬合誤差

由上一部分我們知道，擬合誤差與外接矩形面積有正相關(guān)關(guān)系，現(xiàn)在就來看看這個(gè)誤差值具體是通過什么來計(jì)算的。

cal_error

上圖代碼應(yīng)該交代的很明白了，擬合誤差實(shí)質(zhì)就是文本框與外接矩形4個(gè)頂點(diǎn)之間對(duì)應(yīng)距離之和。

08 rotate_all_pixels：旋轉(zhuǎn)圖像中的所有點(diǎn)

最后來看看圖像中的點(diǎn)是如何旋轉(zhuǎn)的。

rotate_all_pixels(i)

rotate_all_pixels(ii)

以上的rotate_mat是旋轉(zhuǎn)操作對(duì)應(yīng)的仿射變換矩陣，根據(jù)旋轉(zhuǎn)角即可計(jì)算獲得：

get_rotate_mat

09 結(jié)語

數(shù)據(jù)預(yù)處理與標(biāo)簽生成的源碼解析就到此為止了，CW通過代碼了解到，這里面還是有不少trick的，從而感受到作者在其中加入了很多對(duì)生活實(shí)際情況的思考。由此可知，作為技術(shù)工程師，必須多多觀察與思考，在生活中汲取靈感，這樣才能真正創(chuàng)造出實(shí)用有效的東西。

大家有好的想法，歡迎在評(píng)論區(qū)討論交流~

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的weiler-atherton多边形裁剪算法_EAST算法超详细源码解析：数据预处理与标签生成...的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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