README.md

    本文基于tensorflow、keras/pytorch实现对自然场景的文字检测及端到端的OCR中文文字识别

    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

    ##GPU环境
    sh setup.sh
    ##CPU环境
    sh setup-cpu.sh

    模型训练

    训练keras版本的crnn

    cd train & sh train-keras.sh   

    训练pytorch版本的crnn

    cd train & sh train-pytorch.sh   

    文字方向检测

    基于图像分类,在VGG16模型的基础上,迁移训练0、90、180、270度的文字方向分类模型,详细代码参考angle/predict.py文件,训练图片100000张,准确率95.10%。 模型地址百度云下载

    文字检测

    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:GRU+CTC

    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

    识别结果展示

    文字检测及OCR识别结果

    倾斜文字

    参考

    1.crnn https://github.com/meijieru/crnn.pytorch.git

    2.keras-crnn 版本实现参考 https://www.zhihu.com/question/59645822

    3.ctpn https://github.com/eragonruan/text-detection-ctpn , https://github.com/tianzhi0549/CTPN

    项目简介

    运用tensorflow实现自然场景文字检测,keras/pytorch实现crnn+ctc实现不定长中文OCR识别

    🚀 Github 镜像仓库 🚀

    源项目地址

    https://github.com/jiangxiluning/chinese-ocr

    发行版本

    当前项目没有发行版本

    贡献者 1

    W wenlihaoyu @wenlihaoyu

    开发语言

    • Python 96.4 %
    • Cuda 1.9 %
    • Jupyter Notebook 1.0 %
    • Shell 0.7 %
    • C++ 0.1 %