1 概述

SynthText是OCR领域生成数据集非常经典，且至今看来无人超越的方法。整体可以分为三个大的步骤，分别是生成文字的mask，这里用到了图像的分割信息来选取区域，图像的深度信息来拟合该区域的3D平面，单应性变换来旋转平面；文字上色，用于选取适合背景色的文字颜色；图像融合，用来了泊松图像融合。

整体思路是非常棒的，挑不出毛病。目前有些文本贴图不真实，主要原因是分割的区域不是同一个平面内的区域，加之图像的深度信息也不准，导致了3D平面拟合不准，文字贴上去也就不准了。

2 流程解读

2.1 生成文字mask

这部分需要用到图像的分割信息和深度信息，示意图如图2-1所示。

图2-1 分割和深度信息示意图

在当前的场景当中，最好的分割结果是可以把同一个物体的不同平面分割出来；次好的结果是把同一个平面分割出来，可以是不同物体。比如一座房子，不同的墙最好可以单独分开，两座平行的房子上平行的墙，分割在一起也是可以的。对于曲面，整个分割成一个instance就可以了，这个可以通过无法拟合成一个平面来删除。

最好的深度信息，就是准确的深度信息。

xyz = su.DepthCamera.depth2xyz(depth) 这步就是将深度信息转化为空间3D坐标。

regions = TextRegions.get_regions(xyz,seg,area,label) 会对分割区域进行筛选，得到可用于分割的区域。

筛选分为两步：
（1）regions = TextRegions.filter(seg,area,label) 筛除面积过小，或者长宽比极端的区域
（2）regions = TextRegions.filter_depth(xyz,seg,regions) 筛除区域内的点不能构成一个平面的区域，也就是曲面或者多个面，这里会得到平面的拟合结果

筛选后的区域示意图如下图2-2所示。

图2-2 选择区域示意图

regions = self.filter_for_placement(xyz,seg,regions) 对图2-2中的区域进行warp的变换，并获取warp变换所使用的单应性变换矩阵。

这部分有些难理解，我这里举个例子。比如我们有原图2-3。

图2-3 例子原图

我们选取的区域为图2-4，也就是床下面那块黑影。

图2-4 例子选取的区域

该区域的部分截取下来为图2-5。

图2-5 例子区域截图

该区域拟合的平面为图2-6。

图2-6 例子区域拟合的平面

将图2-6中的平面绕中点转正，也就是转到平面的法向量对准我们，即法向量与Y轴平行。记录下这个变换过程所用到的单应性变换矩阵及其逆变换矩阵。转正后的图片如下图2-7所示。

图2-7 例子区域变换结果图

其mask如图2-8所示。

图2-8 例子区域变换mask结果图

我们这里得到的单应性变换矩阵就是图2-4变为图2-8的矩阵。接下来只要往图2-8上贴上文字，然后整体变回图2-4就可以了。

这部分直接关系到了文字贴上图片能否有背景在同一个空间的效果。有许多的深度信息和分割信息是不准的，如果可以优化的话，可以有更好的效果。拿自动驾驶的数据集去当背景图应该是个不错的选择。

2.2 plane2xyz的bug

在将预估出来的平面转正的时候，发现转出来的z的值总是不同的，这和我们的理解是由偏差了。查了半天问题，发现是place2xyz代码中的两个系数写反了。修正后的代码为

@staticmethod
def plane2xyz(center, ij, plane):"""converts image pixel indices to xyz on the PLANE.center : 2-tupleij : nx2 int arrayplane : 4-tuplereturn nx3 array."""ij = np.atleast_2d(ij)n = ij.shape[0]ij = ij.astype('float')xy_ray = (ij-center[None,:]) / DepthCamera.fz = -plane[3]/(xy_ray.dot(plane[:2])+plane[2])# z = -plane[2]/(xy_ray.dot(plane[:2])+plane[3])xyz = np.c_[xy_ray, np.ones(n)] * z[:,None]return xyz

接下来解释一下为何如此。如下图2-9，我们的目的是将左边图像平面上的点，转换到右侧的实际平面上，中间的原点是小孔，原点到左侧图像的距离为焦距。实际平面就是代码中的plane，它有四个值，分别是$a,b,c,d$，表示平面$ax+by+cz+d=0$。

图2-9 图像平面和实际平面示意图

图像上点$(x_i,y_i)$经过原点的直线可以表示为
$$\frac{x-0}{x_i-0}=\frac{y-0}{y_i-0}=\frac{z-0}{z_i-0}\text{\hspace{1em}(2-1)}$$

于是可以有

$$x=\frac{x_{i}z}{z_i},y=\frac{y_{i}z}{z_i},z_i=f\text{\hspace{1em}(2-2)}$$

将式$(2-2)$代入$ax+by+cz+d=0$，计算直线与planar scene的交点可以得到

$$z=-\frac{d}{a\frac{x_i}{f}+b\frac{y_i}{f}+c}\text{\hspace{1em}(2-3)}$$

代码中plane[2]就是$c$，plane[3]就是$d$，所有原来是反的。

代码中的xy_ray就是$\frac{x_i}{f}$和$\frac{y_i}{f}$。要求$x$和$y$，再利用式$(2-2)$就可以了，这也就有了

xyz = np.c_[xy_ray, np.ones(n)] * z[:,None]

把这行代码改了，有奇效！

2.3 文字上色

我们往图2-8上贴文字的时候，需要确定文字的字体和颜色，字体随机即可，文字的颜色是需要根据背景色来确定的。

render_res = self.text_renderer.render_sample(font,collision_mask) 就是贴文字的过程。这部分的位置选取，字体选取，文字尺寸什么的就不说了，说一下这个文字颜色的选取。

选取颜色的过程在 def color_text(self, text_arr, h, bg_arr) 函数当中，这里依赖于一个文件 colors_new.cp ，这个文件中存储的是shape为 (4941, 12) 的array，为表示方便称为colors。colors[:, :6]表示颜色A的RGB值和各通道方差，colors[:, 6:12]表示颜色B的RGB值和各通道方差。表示背景色为A时，文字颜色可以用B；背景色为B时，文字颜色可以用A。

在寻找最匹配的背景色的时候，使用了LAB颜色空间，也就是将所有的RGB值转为到了LAB空间，然后取候选区域的所有LAB值的平均作为背景色LAB色，然后根据LAB色的距离来选取最合适的RGB值。方差就是取值的时候，加上方差，来得到多样性的作用。

这部分是可以优化的，背景色直接取LAB平均也太暴力了，万一颜色比较花，或者有极端值，就会影响很大。可以改成聚类或者mmcq的方式来获取主体色作为背景色。

2.4 图像融合

直到上述部分，文字仍旧还是和背景分离的，得到带有文本的图像和贴图的区域之后，使用了泊松融合的方式来自然融合两图，这里不推荐使用cv2.seamlessClone，因为cv2.seamlessClone暴露的参数太少了，作者自己写的blit_images就非常好，scale_grad 这个参数可以用来调整前景的梯度，也就是前景贴到背景上的明显程度。

比如有前景图和背景图，如图2-10所示。

图2-10 前景图和背景图

使用不同的 scale_grad 参数和 cv2.seamlessClone 的效果如下图2-11所示，cv2.seamlessClone甚至丢失掉了边界。

图2-11 泊松融合对比图

将文本贴到warp过的区域之后，就可以使用单应性变换逆矩阵，把warp的区域还原回去，得到最终的效果图。

图2-12 泊松融合对比图

这么好的效果，其实是挑选过结果的，实际情况下，还是有很多都是效果没那么出色的。怪就怪分割和深度信息不准。

参考资料

[1] Synthetic Data for Text Localisation in Natural Images
[2] https://github.com/ankush-me/SynthText