STRAug：面向场景文本识别的数据增强库

STRAug：面向场景文本识别的数据增强库

STRAug 是一个专门为场景文本识别（Scene Text Recognition, STR）设计的开源数据增强库，主要使用 Python 编程语言开发。该项目的目标是提供一种有效的手段，通过图像变换增强训练数据，从而提高场景文本识别的准确性和鲁棒性。

1. 项目基础介绍

STRAug 是在 ICCV 2021 Workshop on Interactive Labeling and Data Augmentation for Vision 上发布的一个开源项目。它包含了一系列针对场景文本识别任务的特殊数据增强函数，这些函数能够模拟各种图像退化效果，帮助模型更好地适应复杂多变的环境。

2. 项目核心功能

STRAug 的核心功能包括36种图像增强函数，它们被分为以下8组：

• 几何变换：包括曲线、扭曲、拉伸（弹性变形）、透视、旋转和收缩等变换。
• 模式创建：生成不同的网格模式，如普通网格、垂直网格、水平网格、矩形网格和椭圆网格。
• 模糊效果：提供高斯模糊、散焦模糊、运动模糊、玻璃模糊和缩放模糊等。
• 噪声添加：包括高斯噪声、颗粒噪声、脉冲噪声和斑点噪声等。
• 天气模拟：模拟雾、雪、霜、雨和阴影等天气条件。
• 相机传感器调整：模拟对比度、亮度调整、JPEG压缩和像素化等效果。
• 图像处理：提供色彩_poster化、Solarize（曝光过度）、反转、均衡、自动对比度和锐度调整等功能。

每种增强函数都支持不同程度的强度调整，以满足不同场景下的需求。

3. 项目最近更新的功能

目前，GitHub 上的最新提交没有明确说明新增的具体功能，但根据项目的维护情况，以下是一些可能的更新内容：

• 性能优化：对现有函数的性能进行优化，提高处理速度和效率。
• 功能增强：根据用户反馈和需求，增加了新的图像变换功能或调整了现有功能的效果。
• 错误修复：修复了之前版本中可能存在的bug或问题，提高了库的稳定性。
• 文档更新：更新了项目文档，提供了更多的使用示例和教程。

STRAug 的持续更新，使其成为场景文本识别领域一个非常有用的工具。