本文主要向大家介绍了机器学习入门之中文识别数据集生成脚本，通过具体的内容向大家展现，希望对大家学习机器学习入门有所帮助。

一、开发背景
随着近几年来计算机算力的不断提升，机器学习也迎来了爆发式的发展，图像识别作为机器学习最典型也是最主要的应用之一，目前应用前景火热。
机器学习最重要的一步就是获取数据集，没有一个坚实的数据集做支撑是无法训练出好用的模型的。因此，本文实现了一个脚本，能够生成任意数量，任意字体，以及带有各种模糊及噪声预处理的图像，用这些图像作为训练集是再合适不过了。
二、脚本效果
1、IDE中的运行界面
 

2、生成的图像
每个文件夹存放一个汉字，即一个类别：

打开其中一个文件夹，里面存放的是当前类别汉字的各个字体以及各种预处理后的图像文件。

三、具体开发
1、功能需求
1. 根据用户指定的汉字字符生成图像文件
2. 用户可自行更改图像数量及图像尺寸
3. 用户可自行更改预处理效果
 
2、实际项目
（1）项目结构

项目文件夹ImgGenerator下的fonts文件夹用于存放ttf字体文件。
outputs文件夹用于存放输出图像。
config.py中设置相关路径信息。
draw_chara.py是实际的脚本。
 
（2）实现思路：
 



设定需要输出的字符：


if __name__ == ‘__main__‘:
   
    # 加载所有指定字体
    fonts = load_fonts(size)

    # 字符集，将其中的字符保存成图像
    charset = ‘u你想输出的汉字‘
    
    # 生成n个字
    n = 10
    draw_txt(n, charset, fonts, size)
 
2. 加载字体：
# 自动加载字体文件
def load_fonts(size):
    fnts = []

    # 字体路径
    font_path = os.path.join(config.FONT_PATH, "*.*")
    # 获取全部字体路径，存成list
    fonts = list(glob.glob(font_path))

    # 遍历字体文件
    for each in fonts:
        # 调整字体大小
        fnt = ImageFont.truetype(each, int(size[0]*1.75/2), 0)
        fnts.append(fnt)

    return fnts
这里需要根据输出尺寸调整字体大小，避免超出画布或留白太多。
 
3. 预处理图像：
作为数据增强的一种方式，对训练图像进行不同程度的预处理，包括模糊，干扰，噪声等可以增强模型的泛化能力。
这里可以根据自己需要选择在0-7个预处理模式中自行选择，只需要更改循环范围即可。
# 数据增强
for mode in range(0, 8):
    aug = augmentation(img, mode, size)
def augmentation(img, mode, size):
    # 不能直接在原始image上改动
    image = img.copy()
    ‘‘‘添加随机模糊和噪声‘‘‘

    # 高斯模糊
    if mode == 0:

    # 模糊后二值化，虚化边缘
    if mode == 1:

    # 横线干扰
    if mode == 2:

    # 竖线
    if mode == 3:

    # 十字线
    if mode == 4:

    # 左右运动模糊
    if mode == 5:

    # 上下运动模糊
    if mode == 6:

    # 高斯噪声
    if mode == 7:
 
（3）使用说明
现在config文件中设置字体文件路径和输出路径：
# coding=utf-8
# 图像保存路径
IMAGE_PATH = ‘./outputs‘

# 字体文件路径
FONT_PATH = ‘./fonts‘
字体文件路径中存放ttf字体文件，如下：

最后运行draw_chara.py即可在outputs文件夹中得到输出图像。

本文由职坐标整理并发布，希望对同学们有所帮助。了解更多详情请关注职坐标人工智能机器学习频道！