CRNN是OCR领域非常经典且被广泛使用的识别算法,其理论基础可以参考我上一篇文章,本文将着重讲解CRNN代码实现过程以及识别效果。 数据处理 利用图像处理技术我们手工大批量生成文字图像,一共360万张图像样本,效果如下: 我们划分了训练集和测试集(10:1),并单独存储为两个文本文件 ...
在以前的OCR任务中,识别过程分为两步:单字切割和分类任务。我们一般都会讲一连串文字的文本文件先利用投影法切割出单个字体,在送入CNN里进行文字分类。但是此法已经有点过时了,现在更流行的是基于深度学习的端到端的文字识别,即我们不需要显式加入文字切割这个环节,而是将文字识别转化为序列学习问题,虽然输入的图像尺度不同,文本长度不同,但是经过DCNN和RNN后,在输出阶段经过一定的翻译后,就可以对整个文 ...
2019-01-29 20:21 5 24666 推荐指数:
CRNN是OCR领域非常经典且被广泛使用的识别算法,其理论基础可以参考我上一篇文章,本文将着重讲解CRNN代码实现过程以及识别效果。 数据处理 利用图像处理技术我们手工大批量生成文字图像,一共360万张图像样本,效果如下: 我们划分了训练集和测试集(10:1),并单独存储为两个文本文件 ...
上一篇提到文字数据集的合成,现在我们手头上已经得到了3755个汉字(一级字库)的印刷体图像数据集,我们可以利用它们进行接下来的3755个汉字的识别系统的搭建。用深度学习做文字识别,用的网络当然是CNN,那具体使用哪个经典网络?VGG?RESNET?还是其他?我想了下,越深的网络训练得到的模型 ...
上一篇提到文字数据集的合成,现在我们手头上已经得到了3755个汉字(一级字库)的印刷体图像数据集,我们可以利用它们进行接下来的3755个汉字的识别系统的搭建。用深度学习做文字识别,用的网络当然是CNN,那具体使用哪个经典网络?VGG?RESNET?还是其他?我想了下,越深的网络训练得到的模型应该会 ...
https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR/blob/release/2.2/doc/doc_ch/pgnet.md ...
知乎:一文读懂CRNN+CTC文本行识别 (详解 CTC loss) 来自: https://zhuanlan.zhihu.com/p/43534801 代码:https://github.com/bai-shang/OCR_TF_CRNN_CTC 文字检测主要解决的问题是 ...
在六七月份参加了一个比赛,做的项目是提取图片中的文字信息,首先是接触了一些文本检测算法(如CTPN,East),后研究了文本识别算法(我认为较好的是CRNN)。代码实现是参考算法提出者的pytorch,python3版本的crnn实现。因为python版本的迭代,导致代码重使用比较 ...
1.OCR简介OCR (Optical Character Recognition,光学字符识别)是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符,通过检测暗、亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程;2.Tesseract简介Tesseract是Ray Smith ...
说明:主要考虑深度学习的方法,传统的方法不在考虑范围之内。 1.文字识别步骤 1.1detection:找到有文字的区域(proposal)。 1.2classification:识别区域中的文字。 2.文字检测 文字检测主要有两条线,两步法和一步法。 2.1两步 ...