Skip to content

Latest commit

 

History

History
179 lines (128 loc) · 8.03 KB

README.md

File metadata and controls

179 lines (128 loc) · 8.03 KB

Manga Text Extractor

Programa para extrair de texto em balões de fala e salvar um banco de dados

🚧 PDV 🚀 Em construção... 🚧

Build Status

SobreEstrutura do banco de dadosHistórico de ReleaseFeaturesContribuindoInstalaçãoExemplos

Sobre

Programa foi criado em Python utilizando de alguns recursos e apis a fim de estar reconhecendo os caracteres e convertendo para texto editável.

O programa percorre as imagens na pasta informada o sistema irá realizar um pré-processamento a fim de remover qualquer conteudo que não sejam as falas, utilizando dos recursos da api TensorFlow e o projeto do SickZil-Machine para este fim.

Após realizar o tratamento da imagem, será identificado as coordenadas na imagem que contém texto e processado individualmente utilizando os procedimentos do text detection

Com as imagens recortadas em uma lista será então utilizado o WinOCR para o reconhcimento dos textos em cada seguimento da imagem.

Após obter as informações e gerar um objeto contendo as informações, estará salvando elas em um banco MySQL, no qual deve ser previamente criado.

Estrutura da classe

Class                       # Classe Volume
├── id                      # Nome informado
├── manga                 
├── volume               
├── linguagem               # Linguagem informada, ou seja a linguagem que está o volume
├── Class capitulos         # Array de classes capitulo
│   ├── id
│   ├── manga               # As mesmas informações do volume se encontra no capitulo, pois encontra-se
│   ├── volume              # mais fácilmente as raws de capitulos soltos.
│   ├── capitulo
│   ├── linguagem
│   ├── scan
│   ├── isExtra
│   ├── isRaw
│   ├── isProcessado
│   ├── Class paginas       # Array de classes capitulo
│   │   ├── nome            # Nome da imagem que está sendo processado
│   │   ├── numero          # Um contador sequencial das imagens que estão no diretório
│   │   ├── hashPagina
│   │   ├── isProcessado
│   │   ├── Class Textos    # Array de classe dos textos da página
│   │   │   ├── sequencia
│   │   │   ├── posX1       # Coordenadas da fala na imagem
│   │   |   ├── posY1              
│   │   |   ├── posX2              
│   │   |   └── posY2 
│   │   └── vocabulario     # Vocabulário da página
│   └── vocabulario         # Vocabulário do capitulo
├── vocabulario             # Vocabulário do volume
└── hashPagina              # Hash md5 da imagem que está sendo processada, para futuras comparações

Classe com informações da página que está sendo processada

Estrutura do banco de dados

id manga volume linguagem vocabulario
1 Test 1 JP うんそ....
2 Dois 2 JP ああそう..

Tabela referente as informações do volume

id id_volume manga volume capitulo linguagem scan extra raw processado vocabulario
1 5 Test 1 56 JP teste true true false うんそ....
2 6 Dois 2 115 JP outro false true false ああそう..

Tabela referente as informações do capitulo

id id_capitulo nome numero hash_pagina is_processado vocabulario
1 5 Test01.jpg 1 151515as15 false
2 2 D11501.jpg 2 fdas155151 true うんそ....

Tabela referente as informações da página que está sendo processada

id id_pagina sequencia texto posicao_x1 posicao_y1 posicao_x2 posicao_y2
1 1 1 うんそういうことならいんじゃない 15 35 55 35
2 1 2 ああそうなんだ 0 35 154 995

Tabela referente as informações dos textos identificados dos balões de fala

Histórico de Release

  • 0.0.1
    • Em progresso.

Features

  • Tratamento das imagens
  • Segmentação da imagem em partes menores
  • Reconhecimento OCR dos textos
  • Obter a posição do texto na imagem
  • Salvar as informações no banco de dados,
  • Tesseract
  • Remoção do furigana na linguagem japonês
  • Melhoria no reconhecimento do texto

Contribuindo

  1. Fork (https://github.com/JhonnySalles/MangaExtractor/fork)
  2. Crie sua branch de recurso (git checkout -b feature/fooBar)
  3. Faça o commit com suas alterações (git commit -am 'Add some fooBar')
  4. Realize o push de sua branch (git push origin feature/fooBar)
  5. Crie um novo Pull Request

Instalação

Para instalar o projeto, primeiro instale a ultima versão do python e baixe o fonte em uma pasta para montar a estrutura estrutura.

Após baixar, abra o console (cmd) na pasta com o código fonte e execute o seguinte comando para instalar as dependências. (Python 3.09)

pip install -r requirements.txt

Após a instalação das dependências baixe e instale a versão do executável do Tesseract para windows nesse link, seguindo os procedimentos ali descritos.

Para a execução do script inicial do programa, digite no console o seguinte comando

python gui.py

Recomenda-se o uso do Visual Studio para a edição dos scripts python.

Exemplos

Tela inicial Tela inicial

Execução do programa Execução

Imagem de exemplo utilizada Raw

Texto após o processamento salvo no banco de dados Banco

Texto processado

430
380
真琴のお金だしルうつか自由に使いな
洋33自由にしルう
は
あーあとねきんかその金貨もうつつかかた使い方があって
こんど今度お仕事するとこみてみたいな
うんそういうことならいんじゃない
ああそうなんだ
ときしいなこの仕事の時椎名さんにお世話になってて椎名さんのおかげでうまくいったような感じだったので:お礼に:
あそうだひとしいなこれつ椎名さんに譲ってもいいですか?
しいな椎名さんってコンクルシオの?どうして?
そうです:?
、たただいしようぶまことはたら大丈夫真琴の働きへのせいしきたとう正式で妥当な報酬だからちゃんと頂いときな