jiangxiluning / chinese-ocr

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

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