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基于深度学习的自然场景文字检测及端到端的OCR中文文字识别

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基于深度学习的自然场景文字检测及端到端的OCR中文文字识别
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实现功能
● 文字方向检测 0、90、180、270度检测 ● 文字检测 后期将切换到keras版本文本检测 实现keras端到端的文本检测及识别 ● 不定长OCR识别 环境部署
Bash
##GPU环境
sh setup.sh
##CPU环境
sh setup-cpu.sh
##CPU python3环境
sh setup-python3.sh
使用环境:python3.6+tensorflow1.7+cpu/gpu

模型训练

● 一共分为3个网络 ● 1. 文本方向检测网络-Classify(vgg16) ● 2. 文本区域检测网络-CTPN(CNN+RNN) ● 3. EndToEnd文本识别网络-CRNN(CNN+GRU/LSTM+CTC) 文字方向检测-vgg分类

基于图像分类,在VGG16模型的基础上,训练0、90、180、270度检测的分类模型.
详细代码参考angle/predict.py文件,训练图片8000张,准确率88.23%
模型地址
文字区域检测CTPN
支持CPU、GPU环境,一键部署
文本检测训练参考
https://github.com/eragonruan/text-detection-ctpn
OCR 端到端识别:CRNN
ocr识别采用GRU+CTC端到到识别技术,实现不分隔识别不定长文字
提供keras 与pytorch版本的训练代码,在理解keras的基础上,可以切换到pytorch版本,此版本更稳定
如果你只是测试一下
运行demo.py 写入测试图片的路径即可,
如果想要显示ctpn的结果,
修改文件./ctpn/ctpn/other.py
的draw_boxes函数的最后部分,
cv2.inwrite(‘dest_path’,img),如此,
可以得到ctpn检测的文字区域框以及图像的ocr识别结果
如果你想训练这个网络
1 对ctpn进行训练
● 定位到路径–./ctpn/ctpn/train_net.py ● 预训练的vgg网络路径VGG_imagenet.npy将预训练权重下载下来,pretrained_model指向该路径即可, 此外整个模型的预训练权重checkpoint ● ctpn数据集还是百度云数据集下载完成并解压后,将.ctpn/lib/datasets/pascal_voc.py 文件中的pascal_voc 类中的参数self.devkit_path指向数据集的路径即可
2 对crnn进行训练
● keras版本 ./train/keras_train/train_batch.py model_path–指向预训练权重位置 MODEL_PATH—指向模型训练保存的位置keras模型预训练权重 ● pythorch版本./train/pytorch-train/crnn_main.py

parser.add_argument(
‘–crnn’,
help=”path to crnn (to continue training)”,
default=预训练权重的路径,看你下载的预训练权重在哪啦)
parser.add_argument(
‘–experiment’,
help=’Where to store samples and models’,
default=模型训练的权重保存位置,这个自己指定)
识别结果展示
文字检测及OCR识别结果

主要是因为训练的时候,只包含中文和英文字母,因此很多公式结构是识别不出来的
看看纯文字的

可以看到,对于纯文字的识别结果还是阔以的呢,感觉可以在crnn网络在加以改进,现在的crnn中的cnn有点浅,并且rnn层为单层双向+attention,目前正在针对这个地方进行改动,使用迁移学习,以restnet为特征提取层,使用多层双向动态rnn+attention+ctc的机制,将模型加深,目前正在进行模型搭建,结果好的话就发上来。

原文发布时间为:2018-09-29
本文来自云栖社区合作伙伴“大数据挖掘DT机器学习”,了解相关信息可以关注“大数据挖掘DT机器学习”。

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