Rename Utils(2).py to Utils.py

Utils(2).py → Utils.py

@@ -21,10 +21,6 @@ alpha =['A', 'A1', 'A2' ,'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J', 'K', 'L','
 
 ############    decode_detection     ################
 
-# labels from KHATT dataset
-"""characters = [' ', '!', '"', '#', '%', '(', ')', '*', '+', ',', '-', '.', '/', '0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', ':', ';', '=', '>', '?', '[', '\\', ']', 'x', '\xa0', '×', '،', '؛', '؟', 'ء', 'آ', 'أ', 'ؤ', 'إ', 'ئ', 'ا', 'ب', 'ة', 'ت', 'ث', 'ج', 'ح', 'خ', 'د', 'ذ', 'ر', 'ز', 'س', 'ش', 'ص', 'ض', 'ط', 'ظ', 'ع', 'غ', 'ـ', 'ف', 'ق', 'ك', 'ل', 'م', 'ن', 'ه', 'و', 'ى', 'ي', 'ً', 'ٌ', 'ٍ', 'َ', 'ُ', 'ِ', 'ّ', 'ْ', '–', '‘']
-characters.sort()"""
-
 
 # labels from old arabic
 characters = [' ', '.', '[', ']', '؟', 'ء', 'آ', 'أ', 'ؤ', 'إ', 'ئ', 'ا', 'ب', 'ة', 'ت', 'ث', 'ج', 'ح', 'خ', 'د', 'ذ', 'ر', 'ز', 'س', 'ش', 'ص', 'ض', 'ط', 'ظ', 'ع', 'غ', 'ـ', 'ف', 'ق', 'ك', 'ل', 'م', 'ن', 'ه', 'و', 'ى', 'ي', 'ً', 'ٌ', 'ٍ', 'َ', 'ُ', 'ِ', 'ّ', 'ْ', 'ٔ', 'ٕ', '١', '٢', '٣', '٤', '٥', '٧', '٨', 'ٮ', 'ٯ', 'ٰ', 'ڡ', 'ک', 'ں', 'ی', '۴', '\u202c', 'ﭐ', 'ﺟ', 'ﺣ', 'ﻛ', '�']
@@ -78,16 +74,6 @@ def decode_predictions(pred,greedy = True):
 
 
  
-# def encode_single_sample(path_dir,label = None):
-#     img = tf.io.read_file(path_dir)
-#     img = tf.io.decode_jpeg( img,  name=None)  
-#     img.set_shape([img.shape[0], img.shape[1],img.shape[-1]])
-#     img = tf.image.rot90(img, k=1, name=None)
-#     img = tf.image.resize(img, [img_height, img_width])
-#     img=img/255.0
-#     #img=tf.concat([img,img,img],axis=-1)
-
-#     return img 
 
 def encode_single_sample(path_dir, label=None):
     img = tf.io.read_file(path_dir)