重磅系列文章！UI2CODE智能生成Flutter代码——整体设计篇

随着移动互联网时代的到来，人类的科学技术突飞猛进。然而软件工程师们依旧需要花费大量精力在重复的还原UI视觉稿的工作。

UI视觉研发拥有明显的特征：组件，位置和布局，符合机器学习处理范畴。能否通过机器视觉和深度学习等手段自动生成UI界面代码，来解放重复劳动力，成为我们关注的方向。

  2018年3月UI2CODE开始启动技术可行性预研工作，到目前为止，经历了3次整体方案的重构（或者重写）。我们参考了大量的利用机器学习生成代码的方案，但都无法达到商用指标，UI2CODE的主要思想是将UI研发特征分而治之，避免鸡蛋放在一个篮子里。我们着重关注以下3个问题的解法：

视觉稿还原精度：我们的设计师甚至无法容忍1像素的位置偏差；
准确率：机器学习还处于概率学范畴，但我们需要100%的准确率；
易维护性：工程师们看的懂，改的动是起点，合理的布局结构才能保障界面流畅运行。

简化分析下UI2CODE的流程：

大体分为4个步骤:

1.通过机器视觉技术，从视觉稿提取GUI元素
2.通过深度学习技术，识别GUI元素类型
3.通过递归神经网络技术，生成DSL
4.通过语法树模板匹配，生成flutter代码

版面分析只做一件事：切图。
  图片切割效果直接决定UI2CODE输出结果的准确率。我们拿白色背景的简单UI来举例：

上图是一个白色背景的UI，我们将图片读入内存，进行二值化处理：

def image_to_matrix(filename):
    im = Image.open(filename)
    width, height = im.size
    im = im.convert("L")
    matrix = np.asarray(im)
    return matrix, width, height

得到一个二维矩阵：将白色背景的值转化为0。

像切西瓜一样，我们只需要5刀，就可以将GUI元素分离，切隔方法多种多样：（下面是横切的代码片段，实际切割逻辑稍微复杂些，基本是递归过程）

def cut_by_col(cut_num, _im_mask):
    zero_start = None
    zero_end = None
    end_range = len(_im_mask)
    for x in range(0, end_range):
        im = _im_mask[x]
        if len(np.where(im==0)[0]) == len(im):
            if zero_start == None:
                zero_start = x
        elif zero_start != None and zero_end == None:
            zero_end = x
        if zero_start != None and zero_end != None:
            start = zero_start
            if start > 0:
                cut_num.append(start)
            zero_start = None
            zero_end = None
        if x == end_range-1 and zero_start != None and zero_end == None and zero_start > 0:
            zero_end = x
            start = zero_start
            if start > 0:
                cut_num.append(start)
            zero_start = None
            zero_end = None

客户端的UI基本都是纵向流式布局，我们可以先横切在纵切。

将切割点的x，y轴坐标记录下来，它将是处理组件位置关系的核心。切割完成后，我们获取到2组数据：6个GUI元素图片和对应的坐标系记录。后续步骤通过分类神经网络进行组件识别。

在实际生产过程中，版面分析会复杂些，主要是在处理复杂背景方面。

关注我们的技术公众号，我们后续会详细分解。

  UI2CODE对GUI进行了几十种类型分类：IMAGE， TEXT，SHAPE/BUTTON，ICON，PRICE等等，分别归类为UI组件，CI组件和BI组件。

UI组件，主要针对flutter原生的组件进行分类。
CI组件，主要针对闲鱼自定义UIKIT进行分类。
BI组件，主要针对具备一定业务意义的feed卡片进行分类。

组件的识别需要反复的通过全局特征反馈来纠正，通常会采用SSD+CNN协同工作，比如下图的红色“全新“shape，这该图例中是richtext的部分，同样的shape样式可能属于button或者icon。

完成属性提取，基本上我们完成所有GUI信息的提取。生成的GUI DSL如下图：

通过这些数据我们就可以进行布局分析了。其中文字属性的提取最为复杂，后续我们会专门介绍。

视频中展示的是通过4层LSTM预测布局结构的效果，UI的布局结构就像房屋的框架，建造完成后通过GUI的属性进行精装修就完成了一个UI图层的代码还原工作。

整个插件化工程需要提供自定义UIKIT的检索，替换和校验工作，以及DSL Tree的创建，修改，图示等工作，总体来说，更像ERP系统，花费一些时间能够做的更加完美。