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import copy |
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import numpy |
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from .base_proc import BaseInferenceProcess |
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class PageDeskewProcess(BaseInferenceProcess): |
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""" |
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傾き補正を実行するプロセスのクラス。 |
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BaseInferenceProcessを継承しています。 |
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""" |
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def __init__(self, cfg, pid): |
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""" |
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Parameters |
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---------- |
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cfg : dict |
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本推論処理における設定情報です。 |
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pid : int |
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実行される順序を表す数値。 |
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""" |
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super().__init__(cfg, pid, '_page_deskew') |
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from src.deskew_HT.alyn3.deskew import Deskew |
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self.deskewer = Deskew('', '', |
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r_angle=cfg['page_deskew']['r_angle'], |
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skew_max=cfg['page_deskew']['skew_max'], |
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acc_deg=cfg['page_deskew']['acc_deg'], |
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method=cfg['page_deskew']['method'], |
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gray=cfg['page_deskew']['gray'], |
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quality=cfg['page_deskew']['quality'], |
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short=cfg['page_deskew']['short'], |
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roi_w=cfg['page_deskew']['roi_w'], |
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roi_h=cfg['page_deskew']['roi_h']) |
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self._run_src_inference = self.deskewer.deskew_on_memory |
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def _is_valid_input(self, input_data): |
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""" |
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本クラスの推論処理における入力データのバリデーション。 |
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Parameters |
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---------- |
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input_data : dict |
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推論処理を実行する対象の入力データ。 |
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Returns |
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------- |
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[変数なし] : bool |
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入力データが正しければTrue, そうでなければFalseを返します。 |
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""" |
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if type(input_data['img']) is not numpy.ndarray: |
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print('PageDeskewProcess: input img is not numpy.ndarray') |
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return False |
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return True |
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def _run_process(self, input_data): |
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""" |
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推論処理の本体部分。 |
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Parameters |
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---------- |
|
input_data : dict |
|
推論処理を実行する対象の入力データ。 |
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Returns |
|
------- |
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result : dict |
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推論処理の結果を保持する辞書型データ。 |
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基本的にinput_dataと同じ構造です。 |
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""" |
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print('### Page Deskew Process ###') |
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inference_output = self._run_src_inference(input_data['img']) |
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result = [] |
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output_data = copy.deepcopy(input_data) |
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output_data['img'] = inference_output |
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result.append(output_data) |
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return result |
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