[发明专利]一种电力信号模型训练文件的合并方法在审
申请号: | 202011638466.6 | 申请日: | 2020-12-31 |
公开(公告)号: | CN112686319A | 公开(公告)日: | 2021-04-20 |
发明(设计)人: | 张海永;高承贵 | 申请(专利权)人: | 南京太司德智能电气有限公司 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62;G06F16/16;G06F16/50 |
代理公司: | 贵阳中新专利商标事务所 52100 | 代理人: | 胡绪东 |
地址: | 211111 江苏省南京市江宁区*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 电力 信号 模型 训练 文件 合并 方法 | ||
1.一种电力信号模型训练文件的合并方法,其特征在于:该方法包括以下步骤:
1)选择已进行人工标记且已生成.box文本文件和后缀为.tif的图片文件;
2)设置各个文件的训练参数,包括训练用语言、页面模式参数,默认为中文训练语言;
3)根据选择的文件名称和需生成的模型名称,对后缀为tif的图片文件和box文件自动进行命名,形成符合规范的训练文件,后缀为.tif的图片文件规范命名如下:
对应的后缀为.box的文本文件规范命名如下:
4)根据所有后缀为.tif的图片文件名称,将名称第一个“.”和第二个“.”间的名称作为字体名称,每个字体为一行,按以下格式写入文件名为font_properties的文本文件中。
font 0 0 0 0 0
5)调用tesseract命令为每一个后缀为.tif的文件生成一个后缀为.tr的文本文件,命令如下:
tesseract power.font.exp0.tif power.font.exp0 –psm 6 nobatch box.train
6)将所有后缀为.box的文本文件名称组合成按空格分隔的字符串,作为unicharset_extractor命令的参数,调用并执行unicharset_extractor命令;将所有后缀为.tr的文本文件名称组合成按空格分隔的字符串,作为shapeclustering、mftraining、cntraing命令的参数,调用并执行shapeclustering、mftraining、cntraing命令;
7)最后调用tessract的combine_tessdata命令,生成.traineddata文件,即为最终合并的文字模型。
2.根据权利要求1所述的一种电力信号模型训练文件的合并方法,其特征在于:步骤1)中.box文本文件和后缀为.tif的图片文件的生成方法,包括以下步骤:
1)读取txt或excel文件;
2)设置训练文字的字体、大小、模型名称的参数;
3)按行读取选择的txt或excel文件,获取文字总行数,记为num_lines,以及这些行中字数最多的行的字数,记为max_length;
4)根据设置的字符间距(gap)、行间距(linespacing)、页面边距(padding)、图片最大宽度、单个文字宽度(width)、单个文字高度(height),计算生成文字图片的宽度及高度;
5)若计算的图片宽度大于设置的图片最大宽度,则以图片最长宽度作为待生成图片的宽度,根据字符间距(gap)、行间距(linespacing)、页面边距(padding)重新计算图片高度;
6)根据步骤5)计算的图片大小,记为imgsize,调用Qt的QImage类生成全白的图片,保存为到一个后缀为.tif的图片文件;
7)在全白的图片上按顺序绘制单个文字;
8)根据步骤7)中记录的每个字符位置及矩形长宽数据,分别以从上至下、从下至上、从左至右、从右至左四个方向扫描该矩形框内的图片的像素值;
9)将步骤8)的文字最小外接矩形的坐标[(x,y),(end_x,endy)]位置转换为tesseract训练的文字坐标系[(t_x,t_y),(t_end_x,t_endy)],转换公式如下:
t_x=x
t_y=height_image–y-(endy-y)
t_endx=x+width_image
t_endy=height_image–y;
10)将每个文字按步骤9)进行坐标转换计算,并将每个文字的数据按以下格式写入并保存到一个后缀为.box的文本文件中,每个文字数据占一行:
文字t_x t_y t_endx t_endy。
3.根据权利要求1所述的一种电力信号模型训练文件的合并方法,其特征在于:后缀为.tif用图片利用图片工具转换而成,并使用标记工具人工标记生成.box文本文件,加入到人工标记文件夹,重新进行训练。
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