3.1数据标注

3.1.1将WOFF字体文件转换为图像并标注

项目背景

本次操作的目的是为了生成训练数据集，用于训练机器学习模型，使得模型能够自动识别WOFF文件中加密的数字。这是一个非常实用的应用，因为现在很多网站为了防止数据被爬取，会把重要的数字信息（如价格、电话号码等）保存为WOFF文件中的字体。

要完成这样一个目的：首先，我们需要从WOFF文件中提取出每个加密数字的字体轮廓，并将其转换为图像；然后，这些图像会被保存为PNG文件，文件名是每个图像对应的真实数字（这个信息通常可以从WOFF文件的字符映射中获取）。这样，我们就得到了一个大量的、带有标签的图像数据集，可以直接用来训练机器学习模型。

课程目标

在本课程中，你将学习如何使用Python的`fontTools`和`reportlab`库来将WOFF字体文件中的字符转换为图像文件并标注数字。

课程内容

1. 导入必要的模块

首先，我们需要从`fontTools.ttLib`模块中导入`TTFont`类，它可以用来读取和操作TrueType和OpenType字体文件。

from fontTools.ttLib import TTFont

然后，我们从`reportlab.graphics`模块中导入`renderPM`模块，它可以将基于矢量的图形转换为基于像素的图形。

from reportlab.graphics import renderPM

接着，我们从`reportlab.graphics.shapes`模块中导入`Drawing`类，它可以用来创建和操作基于矢量的图形。

from reportlab.graphics.shapes import Drawing

 2. 定义转换函数

#我们定义一个名为woff_to_img的函数，这个函数接受一个参数：WOFF文件的路径。
def woff_to_img(woff_path):
#我们创建一个`TTFont`对象，这个对象表示从给定路径加载的字体。
    font = TTFont(woff_path)
#我们调用`getBestCmap`方法获取最适合的字符映射，这个映射是一个字典，其中的键是字符的Unicode编码，值是字符的名称。
    cmap = font.getBestCmap()  
#我们创建一个列表，这个列表包含了字体的一部分字符名称，只选择了名称中包含'uni'的字符。
    orders = [i for i in font['glyf'].glyphOrder[1:12] if ('uni' in i)]  
#我们创建一个新的映射，这个映射只包含在字符名称列表中的字符。
    glyphOrder = {cmap[i]: i for i in cmap if cmap[i] in orders}  
#我们创建一个列表，这个列表包含了所有字符对象。
    glyphs = [font.getGlyphSet()[order] for order in glyphOrder]  

3. 渲染字符为图像并保存

最后，我们将每个字符渲染为图像，并保存为.png文件。

    for (order, glyph) in zip(glyphOrder, glyphs): 
      # 开始一个循环，遍历 glyphOrder（字体顺序）和 glyphs（字体对象）两个列表中的元素。每次循环，都会取出一个字体顺序和一个字体对象。
        pen = ReportLabPen(font.getGlyphSet())  
      # 创建一个 ReportLabPen 对象，该对象可以用来绘制字体轮廓。参数 font.getGlyphSet() 是从字体对象中获取字体集。
        glyph.draw(pen) 
      #调用 draw 方法，将当前的字体轮廓（glyph）绘制到 pen 对象上。
        draw = Drawing(glyph.width, glyph.width * 1.6)
      # 创建一个 Drawing 对象，其宽度和高度分别是字体轮廓的宽度和宽度的1.6倍。
        draw.add(pen.path) 
      # 调用 draw 方法，将当前的字体轮廓（glyph）绘制到