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

• 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。

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。

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。