背景

我面临着需要尽可能准确识别手写金额的挑战。难点在于保持误判率低于0.01%。由于数据集中样本数量固定，因此数据增强是合乎逻辑的选择。快速搜索未发现针对光学字符识别（OCR）的现成方法。因此，我挽起袖子，亲自创建了一个数据增强例程。它在训练过程中被使用，并帮助我的模型实现了目标。继续阅读以了解详情。

通过每次训练图像时引入小的变化，模型不太可能过拟合，更容易泛化。我将其与TROCR一起使用，但任何其他模型也应该受益。

测试设置

由于无法分享来自专有数据集的图像，我原本想使用IAM手写数据库的样本，但我未收到使用权限的回复。因此，我为演示创建了一些自己的示例。

我将使用OpenCV和albumentations库进行三种类型的修改：形态学、噪声和变换。

OpenCV是一个众所周知的计算机视觉库。Albumentations是一个相对较新的Python库，用于进行简单但功能强大的图像增强。

还有一个不错的演示网站，你可以在其中尝试albumentations的功能。但由于无法使用自己的图像进行测试，因此我创建了一个Jupyter笔记本，用于在本文中渲染所有增强的图像。请随时在Colab中打开并进行实验。

我们将首先展示单独的修改，附有一些解释，然后讨论将它们结合在一起的技术。我将假设所有图像都是灰度的，并已经进行了对比度增强（例如，CLAHE）。

第一种增强技术：形态学修改

这些与结构的形状有关。简单来说：它们可用于使文本行看起来像用细或粗笔写的。它们被称为腐蚀和膨胀。不幸的是，这些目前还没有包含在albumentations库中，因此我必须借助opencv来实现。

为了产生像是使用宽线宽度笔的效果，我们可以膨胀原始图像：

另一方面，腐蚀（顺便说一下）模拟了使用细笔写的效果：

在这里要小心，最后一个参数——即迭代次数——不要设置得太高（这里设置为3），否则手写完全被去除。

cv2.dilate(img, kernel,iterations=random.randint(1, 3))

对于我们的数据集，我们只能将其设置为1，因此这确实取决于你的数据。

第二种增强技术：引入噪声

我们可以从图像中删除黑色像素，也可以添加白色像素。有几种方法可以实现这一点。我尝试了许多方法，但这是我的简短清单：

黑色下降颜色的RandomRain非常有害。即使对我来说，仍然很难阅读文本。这就是为什么我选择将其发生的机会设置得很低的原因：

RandomShadow会用不同强度的线模糊文本：

PixelDropout轻松将随机像素变为黑色：

与黑色滴落相比，具有白色滴落颜色的RandomRain使文字解体，从而增强了训练的难度。就像当拍摄了复印一份传真的照片时看到的低质量一样。可以将此变换发生的概率设置得更高。

在较小程度上，PixelDropout到白色也会产生相同的效果。但它更多地导致图像普遍褪色：

第三种增强技术：变换

ShiftScaleRotate：在这里要小心参数。尽量避免一些文本被切断并超出原始尺寸。同时进行缩放和旋转。确保不要过度使用太大的参数。否则，第一个样本的机会更大。你可以看到它实际上将文本移出图像。通过选择较大的边界框，可以防止这种情况——有效地在文本周围添加更多的空白。

模糊。老（但金贵）可靠的技术。将以不同的强度执行。

大结局：将它们全部组合在一起：

这就是力量所在。我们可以随机组合这些效果，创建每个训练时期都包含的独特图像。需要谨慎考虑，不要做太多相同类型的方法。我们可以使用albumentation库中的OneOf函数来实现这一点。OneOf包含一系列可能的变换，正如其名称所暗示的那样，将仅以概率P执行其中的一个。因此，将做更多或更少相似的变换分组是有意义的，以避免过度使用。以下是该函数：

import randomimport cv2import numpy as npimport albumentations as A#gets PIL image and returns augmented PIL imagedef augment_img(img): #only augment 3/4th the images if random.randint(1, 4) > 3: return img img = np.asarray(img) #convert to numpy for opencv # morphological alterations kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE,(3,3)) if random.randint(1, 5) == 1: # dilation because the image is not inverted img = cv2.erode(img, kernel, iterations=random.randint(1, 2)) if random.randint(1, 6) == 1: # erosion because the image is not inverted img = cv2.dilate(img, kernel,iterations=random.randint(1, 1)) transform = A.Compose([ A.OneOf([ #add black pixels noise A.OneOf([ A.RandomRain(brightness_coefficient=1.0, drop_length=2, drop_width=2, drop_color = (0, 0, 0), blur_value=1, rain_type = 'drizzle', p=0.05), A.RandomShadow(p=1), A.PixelDropout(p=1), ], p=0.9), #add white pixels noise A.OneOf([ A.PixelDropout(dropout_prob=0.5,drop_value=255,p=1), A.RandomRain(brightness_coefficient=1.0, drop_length=2, drop_width=2, drop_color = (255, 255, 255), blur_value=1, rain_type = None, p=1), ], p=0.9), ], p=1), #transformations A.OneOf([ A.ShiftScaleRotate(shift_limit=0, scale_limit=0.25, rotate_limit=2, border_mode=cv2.BORDER_CONSTANT, value=(255,255,255),p=1), A.ShiftScaleRotate(shift_limit=0.1, scale_limit=0, rotate_limit=8, border_mode=cv2.BORDER_CONSTANT, value=(255,255,255),p=1), A.ShiftScaleRotate(shift_limit=0.02, scale_limit=0.15, rotate_limit=11, border_mode=cv2.BORDER_CONSTANT, value=(255,255,255),p=1), A.Affine(shear=random.randint(-5, 5),mode=cv2.BORDER_CONSTANT, cval=(255,255,255), p=1) ], p=0.5), A.Blur(blur_limit=5,p=0.25), ]) img = transform(image=img)['image'] image = Image.fromarray(img) return image

P代表事件发生的机会。它是一个介于0和1之间的值，其中1表示它总是发生，0表示永远不会发生。

所以，让我们看看它在实际操作中的效果：

看起来相当不错，对吧？

另一种方法：

在EASTER 2.0论文中，他们提出了TACo技术。它代表平铺和破坏。（哈哈）它能够实现这样的效果：

我还没有尝试过这个方法，因为我的直觉告诉我原始图像被破坏得太厉害。在我看来，如果我看不懂它，计算机也一样。然而，当考虑到作为人类，如果看到'TA█O'，你可能会猜到它是'TACO'。我们会看周围的字母，而taco是一个常见的词。但是一个有字典支持的计算机可能会将其解读为'TAMO'，这恰好是英语中表示“日本灰”的一个词。

结论

我们讨论了许多图像操作以及它们对OCR任务的好处。我希望这对你有所帮助，或者至少给了你一些尝试的灵感。你可以将我的方法作为基准，但可能需要微调一些参数，使其完美适应你的数据集。请告诉我你的模型准确性提高了多少！

我在这个Jupyter笔记本中公开了这个技术。

https://github.com/Toon-nooT/notebooks/blob/main/OCR_data_augmentations.ipynb

参考引用

https://opencv.org/

https://albumentations.ai/

https://fki.tic.heia-fr.ch/databases/iam-handwriting-database

https://arxiv.org/abs/2205.14879

https://github.com/Toon-nooT/notebooks