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高度な使い方

基本的な使用方法に加えて、出力する文字や画像を柔軟に制御できる高度な設定を提供しています。ここではランダム性の設定を導入し、これらの特性は主にモデルのトレーニングで使用されます。

ランダム機能を利用するには、RandomWordCanvas クラスを使用してください。

ランダムフォント​

random_font パラメータを設定することでランダムフォント機能を有効にできます。random_font が True に設定されている場合、font_bank パラメータが有効になり、font_path は無視されます。

font_bank パラメータをフォントライブラリに指定する必要があります。デフォルト値はパッケージ内の fonts ディレクトリで、サンプルとしてこのディレクトリに 2 つのフォントを配置しています。そのため、font_bank を変更しない場合、この 2 つのフォントからランダムに選択されます。

import numpy as np
from wordcanvas import RandomWordCanvas

gen = RandomWordCanvas(
    random_font=True,
    output_size=(64, 512),
    # font_bank="path/to/your/font/bank"
)

imgs = []
for _ in range(8):
    text = 'Hello, World!'
    img = gen(text)
    imgs.append(img)

# 全画像を結合して出力
img = np.concatenate(imgs, axis=0)

sample17

ランダムテキスト内容​

生成する文字が不明な場合は、random_text パラメータを使用します。

random_text を True に設定すると、入力された text は無視されます。

import numpy as np
from wordcanvas import RandomWordCanvas

gen = RandomWordCanvas(
    random_text=True,
    output_size=(64, 512),
)

imgs = []
for _ in range(8):
    text = 'Hello!World!' # この入力は無視されます
    img = gen(text)
    imgs.append(img)

# 全画像を結合して出力
img = np.concatenate(imgs, axis=0)

sample18

文字列の長さ指定​

random_text を有効にすると、以下のパラメータで文字列の長さ範囲を指定できます：

  • min_random_text_length: 最小文字数
  • max_random_text_length: 最大文字数
import numpy as np
from wordcanvas import RandomWordCanvas

# 5文字固定で生成
gen = RandomWordCanvas(
    random_text=True,
    min_random_text_length=5,
    max_random_text_length=5,
    output_size=(64, 512),
)

imgs = []
for _ in range(8):
    img = gen()
    imgs.append(img)

# 全画像を結合して出力
img = np.concatenate(imgs, axis=0)

sample19

ランダム背景色​

random_background_color パラメータを設定してランダム背景色機能を有効にできます。

import numpy as np
from wordcanvas import RandomWordCanvas

gen = RandomWordCanvas(
    random_background_color=True,
    output_size=(64, 512),
)

imgs = []
for _ in range(8):
    text = 'Hello, World!'
    img = gen(text)
    imgs.append(img)

# 全画像を結合して出力
img = np.concatenate(imgs, axis=0)

sample20

ランダム文字色​

random_text_color パラメータを使用して、ランダムな文字色の機能を有効にできます。

import numpy as np
from wordcanvas import RandomWordCanvas

gen = RandomWordCanvas(
    random_text_color=True,
    output_size=(64, 512),
)

imgs = []
for _ in range(8):
    text = 'Hello, World!'
    img = gen(text)
    imgs.append(img)

# 全画像を結合して出力
img = np.concatenate(imgs, axis=0)

sample21

ランダム文字揃え​

random_align_mode パラメータを使用してランダムな文字揃えを有効にできます。

import numpy as np
from wordcanvas import RandomWordCanvas

gen = RandomWordCanvas(
    random_align_mode=True,
    output_size=(64, 512),
)

imgs = []
for _ in range(8):
    text = 'Hello, World!'
    img = gen(text)
    imgs.append(img)

# 全画像を結合して出力
img = np.concatenate(imgs, axis=0)

sample22

ランダム文字方向​

random_direction パラメータを使用して、ランダムな文字方向を有効にできます。

このパラメータを使用する際は、output_direction を組み合わせると出力が便利です。

import numpy as np
from wordcanvas import RandomWordCanvas, OutputDirection

gen = RandomWordCanvas(
    random_direction=True,
    output_direction=OutputDirection.Horizontal,
    output_size=(64, 512),
)

imgs = []
for _ in range(8):
    text = 'こんにちは、またはこんばんは。'
    img = gen(text)
    imgs.append(img)

# 全画像を結合して出力
img = np.concatenate(imgs, axis=0)

sample23

ランダム文字の外枠​

random_stroke_width パラメータを使用してランダムな文字外枠を有効にできます。また、min_random_stroke_width と max_random_stroke_width で外枠の幅を指定できます。

外枠の色は stroke_fill で指定可能ですが、random_stroke_fill を使用してランダム外枠色を有効にすることも可能です。

import numpy as np
from wordcanvas import RandomWordCanvas

gen = RandomWordCanvas(
    random_stroke_width=True,  # ランダム外枠幅を有効化
    random_stroke_fill=True,   # ランダム外枠色を有効化
    min_random_stroke_width=1, # 最小外枠幅
    max_random_stroke_width=5, # 最大外枠幅
    output_size=(64, 512),
)

imgs = []
for _ in range(8):
    text = 'Hello, World!'
    img = gen(text)
    imgs.append(img)

# 全画像を結合して出力
img = np.concatenate(imgs, axis=0)

sample32

警告

random_stroke_width を使用すると、以下の警告が表示される場合があります：

Using `random_stroke_width` may cause an OSError: array allocation size too large error with certain text.
This is a known issue with the `Pillow` library (see https://github.com/python-pillow/Pillow/issues/7287) and cannot be resolved directly.

Pillow ライブラリにおける既知の問題で、外枠幅が原因でエラーが発生する可能性があります。関連する issue のリンクを参照してください。

ランダムな行間​

random_spacing パラメータを使用して、ランダムな行間を有効にできます。min_random_spacing と max_random_spacing で行間の範囲を指定できます。

import numpy as np
from wordcanvas import RandomWordCanvas, AlignMode

gen = RandomWordCanvas(
    random_spacing=True,
    min_random_spacing=10,
    max_random_spacing=100,
    align_mode=AlignMode.Center,
    output_size=(128, 512),
)

imgs = []
for _ in range(2):
    img = gen('こんにちは！\nHello, World!')
    imgs.append(img)

# 全画像を結合して出力
img = np.concatenate(imgs, axis=1)

sample33

フォントの重み付け​

フォントごとにサポートする文字数が異なるため、モデルのトレーニング時にフォントの重み付けが不均等になる場合があります。これを軽減するために、random_font_weight パラメータを使用できます。

ヒント

簡単に言えば、すべてのフォントが同じ確率で選択されますが、特定の文字をサポートするフォントが少ない場合、その文字がトレーニングされる頻度が低くなります。

from wordcanvas import RandomWordCanvas

gen = RandomWordCanvas(
    random_font=True,
    random_font_weight=True,
    output_size=(64, 512),
)

このパラメータを有効にすると、RandomWordCanvas はフォントがサポートする文字数に応じて選択確率を調整します。サポートする文字数が少ないフォントの選択確率が低くなり、均等な分布が得られます。

除外リスト​

フォントを使用する際、一部のフォントで正しくレンダリングされないケースが発生することがあります。この問題を解決するため、block_font_list パラメータで除外リストを設定できます。

import numpy as np
from wordcanvas import WordCanvas, RandomWordCanvas

gen = WordCanvas(
    block_font_list=['AABB']
)

gen_random = RandomWordCanvas(
    block_font_list=['AABB'],
)

設定後、*AABB*.(ttf|otf) を含むフォントが選択されなくなります。

ダッシュボード​

ダッシュボードでは、RandomWordCanvas の詳細情報が表示されます：

sample34

ランダム性に関連するパラメータが有効の場合は緑、無効の場合は赤で表示されます。

まとめ​

このツールの開発目標は、深層学習モデルのトレーニングに特化した柔軟な文字画像生成ツールを作成することです。ランダム性を導入することで、現実世界のさまざまな状況を模倣し、モデルの適応性と汎化能力を向上させます。これらの機能をぜひお試しください。

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