Этот проект включает несколько Python скриптов, которые работают в определенной последовательности для создания датасета, его обработки с использованием модели YoloV11, и получения аннотированных изображений и соответствующих JSON файлов.
docmake_v0.1.py — Скрипт для создания базового датасета.convert_to_pdf.py — Преобразует изображения в формат PDF.extract_images_pdf2image.py — Извлекает изображения из PDF документов.test_annot_v0.2.py — Аннотирует извлеченные изображения.После того, как датасет будет подготовлен, необходимо запустить скрипт final_detect.py для обработки датасета с помощью модели и получения аннотированных изображений и JSON файлов.
Перед запуском убедитесь, что у вас установлены все необходимые зависимости. Для этого выполните команду:
pip install -r requirements.txt
MiKTeX — Для обработки LaTeX и PDF. Вы можете скачать MiKTeX с официального сайта. После установки, убедитесь, что путь к папке с исполняемыми файлами MiKTeX добавлен в переменную окружения PATH.
Poppler — Для работы с PDF файлами. Скачайте Poppler для Windows с официального репозитория. После установки добавьте путь к папке с бинарными файлами Poppler в переменную окружения PATH.
Общая информация image_height: Высота изображения в пикселях. image_width: Ширина изображения в пикселях. image_path: Путь к исходному изображению.
Элементы разметки Каждый элемент разметки представлен в виде списка прямоугольников. Прямоугольник описывается массивом из четырех чисел [x1, y1, x2, y2], где:
(x1, y1) — координаты верхнего левого угла прямоугольника. (x2, y2) — координаты нижнего правого угла прямоугольника. Координаты измеряются в пикселях относительно верхнего левого угла изображения.
Примечание: Если список для определённого элемента пустой ([]), это означает отсутствие данного элемента на странице.
Этот проект включает несколько Python скриптов, которые работают в определенной последовательности для создания датасета, его обработки с использованием модели YoloV11, и получения аннотированных изображений и соответствующих JSON файлов.
docmake_v0.1.py — Скрипт для создания базового датасета.convert_to_pdf.py — Преобразует изображения в формат PDF.extract_images_pdf2image.py — Извлекает изображения из PDF документов.test_annot_v0.2.py — Аннотирует извлеченные изображения.После того, как датасет будет подготовлен, необходимо запустить скрипт final_detect.py для обработки датасета с помощью модели и получения аннотированных изображений и JSON файлов.
Перед запуском убедитесь, что у вас установлены все необходимые зависимости. Для этого выполните команду:
pip install -r requirements.txt
MiKTeX — Для обработки LaTeX и PDF. Вы можете скачать MiKTeX с официального сайта. После установки, убедитесь, что путь к папке с исполняемыми файлами MiKTeX добавлен в переменную окружения PATH.
Poppler — Для работы с PDF файлами. Скачайте Poppler для Windows с официального репозитория. После установки добавьте путь к папке с бинарными файлами Poppler в переменную окружения PATH.
Общая информация image_height: Высота изображения в пикселях. image_width: Ширина изображения в пикселях. image_path: Путь к исходному изображению.
Элементы разметки Каждый элемент разметки представлен в виде списка прямоугольников. Прямоугольник описывается массивом из четырех чисел [x1, y1, x2, y2], где:
(x1, y1) — координаты верхнего левого угла прямоугольника. (x2, y2) — координаты нижнего правого угла прямоугольника. Координаты измеряются в пикселях относительно верхнего левого угла изображения.
Примечание: Если список для определённого элемента пустой ([]), это означает отсутствие данного элемента на странице.