# printing_simulator

**Repository Path**: chenchen8486/printing_simulator

## Basic Information

- **Project Name**: printing_simulator
- **Description**: Printing product simulator
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-08-18
- **Last Updated**: 2025-08-26

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

### 🌈仿真工具箱简介
该工程根据给定印刷图片随机生成仿真的印刷缺陷，从而便于目标检测或ChangeDetection模型提供充足的训练资料。该工具箱所有仿真操作均基于规则实现，缺陷样式参考了工业场景经常出现的缺陷进行模拟仿真。

### ✨工程结构
- config：配置文件包
    - alg_config.yaml：包含了工程所需要的所有配置参数
    - config_loader.py：对所有配置参数封装，支持全工程调用
- sim_result：仿真数据存储位置 
    - 1_ori_back：用于存储背景图片（纸张或图案）
    - 1_ori_text：用于存储前景图片（文字）
    - 2_gen_data：调用仿真功能后，所有仿真数据存储在该文件夹内
- tools：基础算法包
    - aug_defetct_rgb：各类仿真函数
    - aug_paper：基础内容仿真（文字偏移、相机形变等）
    - utils:基础算法算法或常见工具函数
- crop_image.py（入口函数）：根据最原始的xxx_temp.bmp, xxx_insp.bmp, xxx_text.bmp进行裁切然后存储到sim_result对应的位置，作为最最原始的待仿真资料数据。
- sim_changedetection.py（入口函数）:调用仿真工具箱，根据配置文件指定的路径及参数进行仿真。


### 💡操作说明
- 1）首先使用crop_image.py脚本，基于最原始的大图进行仿真资料的裁切，每次裁切都对应生成3组图片，即:crop_temp.bmp,crop_insp.bmp, crop_text.bmp。
- 2）根据步骤1）生成了大量的原始OK数据后，调用sim_changedetection脚本针对OK数据进行随机仿真，仿真后都存储到了sim_result的指定路径下便于后续大规模训练。
仿真数据包含OK原图，仿真后图，对应仿真区域的bbox坐标（yolo格式）,对应仿真区域的掩模图片

### 📌日期 
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2025年-春夏
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