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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 参考github仓库 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% 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 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 此外参考了了tensorflow版本的资源仓库:TF:LSTM-CTC_loss 这个仓库咋用呢 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 =========================================================== =========================================================== 未完待续 tensorflow版本crnn,计划尝试当前的各种trick(dropuout,bn,learning_decay等) 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,不好的话只能凉凉了~~~~ 参考 |
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