Pix2Code

Pix2Code 是一个通过深度神经网络将设计人员创建的图形用户界面截图转换为计算机代码的工具。它可以用于训练一个端对端的模型，以便从单个输入图像中自动生成代码，并且在 iOS、Android 和基于 Web 的平台上都有较高的准确度。 其工作原理是将抓图通过卷积网络提取特征，同时将 DSL 通过 LSTM 循环神经网络进行训练，二者再统一放到一个循环神经网络中进行训练。它由一家名为 Uizard 的哥本哈根创业公司开发。 Pix2Code 的出现为前端工程师和设计师提供了便利，它可以帮助他们更快地将设计转化为代码，提高开发效率，减少手动编程的工作量。 项目地址：https://uizard.io/research/#pix2code 论文地址：https://arxiv.org/abs/1705.07962 github地址：https://github.com/abeet/pix2code-zh Pix2Code的主要功能特点 图像到代码的转换：能够将图形用户界面（GUI）的截图直接转换为相应平台的代码，如 iOS、Android 和 Web。 提高开发效率：帮助前端工程师和设计师更快地将设计转化为代码，减少手动编程的工作量。 准确率较高：通过训练的深度神经网络，保证约 77％的代码正确。 卷积神经网络：使用卷积神经网络来观看图像，允许网络通过检查用户界面和底层代码来学习。 解放开发人员：使开发人员能够专注于实际功能的构建，而不是花费大量时间摆弄用户界面。 数据集和代码开源：为促进未来的研究，Pix2Code 的数据集和代码将在今年晚些时候开源。 应用场景 Pix2Code 的应用场景主要集中在软件开发、用户界面（UI）设计、教学辅助以及快速原型验证等领域。 快速原型开发：在软件开发的早期阶段，开发人员通常需要快速构建用户界面原型来验证设计思路或收集用户反馈。Pix2Code 可以根据设计师提供的 GUI 截图或草图，自动生成代码框架，从而加快原型开发的速度。 UI 设计与开发协同：在 UI 设计与开发协同工作的过程中，设计师和开发人员之间经常存在沟通障碍。设计师通常使用专业的设计工具来创建 GUI，而开发人员则需要将这些设计转化为代码。Pix2Code 可以作为设计师和开发人员之间的桥梁，将设计师的设计直接转化为代码，减少沟通成本，提高开发效率。 教学辅助工具：对于编程初学者来说，理解如何将 UI 设计转化为代码是一个挑战。Pix2Code 可以作为教学辅助工具，帮助学生直观地理解 UI 设计与代码之间的关系。通过输入设计图并观察生成的代码，学生可以更快地掌握 GUI 开发的基本技能。 自定义界面开发：对于一些需要高度定制化的应用程序（如企业应用、行业软件等），开发人员可能需要花费大量时间来编写复杂的 UI 代码。Pix2Code 可以帮助开发人员快速生成基础代码框架，然后开发人员可以在此基础上进行定制和扩展，以满足特定需求。 UI 自动化测试：在自动化测试领域，Pix2Code 可以用于生成用于测试的 UI 组件。通过输入预期的 UI 设计图，Pix2Code 可以生成对应的 UI 代码，然后自动化测试工具可以使用这些代码来模拟用户操作并验证应用程序的行为是否符合预期。 快速迭代和更新：在软件开发的迭代过程中，UI 的变化通常比较频繁。Pix2Code 可以帮助开发人员快速响应 UI 设计的变化，将新的设计转化为代码，从而加快产品的更新速度。 Pix2Code的使用方法 一、准备工作： 下载 Pix2Code 源代码：使用 git 命令从 Github 上克隆项目，代码约有 700 兆左右，图像数据也有 450 兆左右。 解压数据：解压下载的数据集。 创建训练集和测试集：使用提供的脚本将数据集分为训练集和测试集。 安装所需的 Python 库：如 opencv-python、tensorflow、keras 等。 二、图像转数组：将图像转换为数组，以便模型进行处理。 三、训练模型：使用训练集对模型进行训练。 四、推理：使用测试集或实际的图像进行推理，生成相应的代码。 五生成代码：根据需要，可以使用提供的编译器将生成的代码转换为特定的格式，如 HTML、Android 或 iOS 源文件。