MemeFinder

ミーム検索エンジン

プロジェクトの説明

採用技術

• 画像処理
• 機械学習
• 自然言語処理
• シェルスクリプト

コレクション

ミームは、スクレイパー スクリプトscrape/scraper.pyを使用して人気のサブレディットから収集されます。

標準化

• 収集されたミームはrawフォルダーに置かれ、スクリプトstandard.pyが実行されます。
• 各ファイル名が抽出され、画像用に生成された新しい 16 進数ベースのファイル名の隣のテキスト ファイルに保存されます。
• 規格化された画像はprocessedフォルダーに保存されます

クエリの抽出

• 入力されたクエリは単語に分割され、nltk ライブラリを使用して各単語の同義語がrelated queriesのリストに追加されます。
• データベースをスキャンして、単語をrelated queries内の単語と照合します。
• これにより検索範囲が広がり、出力ゼロのシナリオが最小限に抑えられます。

クエリとの関連性

• ミームは検索クエリとの関連性の順に並べられます。
• これは、データベース内に存在する各ミームにスコアを割り当て、スコアの降順に並べ替えることによって行われます。

光学式文字認識

• OCR はTesseractを使用して行われ、プロジェクトの重要な部分であるミームからテキストを抽出します。
• 抽出されたテキストは完全に正確ではないため、ocr からの出力が Python autocorrectライブラリのスペルチェッカーに入力されます。
• スペルチェッカーにより変換がより正確になります

クイックテスト

GUI を実行して機能をテストするには、次のように入力します。

 sudo bash run.sh

集めて実行する

• サブレディットからミームを収集するには

 sudo bash collect.sh

• bash スクリプトは、Meme Engine が適切に機能できるようにするデータベースを準備します。
• ミーム検索エンジン (ミーム ファインダー) を実行するには、次のように入力します。

 sudo bash run.sh

• テキストフィールドにクエリを入力し、 Goをクリックします。
• ミームは関連性に基づいて並べ替えられます
• 選択したミームは、 Next 」ボタンとPreviousボタンを使用して参照できます。

新しいサブレディットをリストに追加する

 sudo bash add.sh

要件

• cv2 (OpenCV)
• ピテセラクト
• NLTK
• ピル
• ハッシュリブ
• シャティル
• オートコレクト
• ピモンゴ

今後の改善点

• プログレスバーに機能を追加する
• キャンバス上に表示するミームのサイズ スケーリングを修正します。
• 保存されたミームをフラッシュする機能の追加
• 人気のミームテンプレートを保存し、画像の類似性をチェックし、特別なキーワードを関連付けます

ドキュメント

MemeFinder ドキュメント