尝试在tensorflow中创建OCR，字母训练后怎么办？答案

【问题标题】：Experimenting with creating OCR in tensorflow, what to do after training on letters?尝试在tensorflow中创建OCR，字母训练后怎么办？
【发布时间】：2017-12-22 00:47:12
【问题描述】：

老实说，我只是卡住了，无法思考。我一直在努力创建一个可以阅读字母的惊人模型，但是我该如何继续阅读单词、句子、段落和全文呢？

这是一个普遍的问题，所以请原谅我没有提供代码，但假设我已经成功训练了一个网络来识别多种字母和多种字体，图像中有各种不同的噪声和失真。

（只是为了技术，模型训练的图像只是36*36灰度图像，模型是一个简单的分类器，有一些conv2d层）

现在我想使用这个训练有素的模型和它的所有参数，并给它一些可供阅读的东西，以变成一个完整的 OCR 程序。这就是我卡住的地方。我想给程序一张纸的照片/扫描，让它识别所有的字母。但是，当图像明显大于单字母训练的图像时，如何使用我的模型“预测”？

我尝试添加一个额外的conv2d 层，它会尝试读取图像部分的特征，但这太复杂了，我无法弄清楚。

我还查看了opencv 程序，这些程序可以识别图像中的文本位置并将其裁剪出来，但我找不到单独的单个字母，现在可以将这些字母提供给经过训练的模型以尝试阅读。

我的下一步是什么？

【问题讨论】：

标签： python opencv image-processing tensorflow ocr

【解决方案1】：

如果字母的字体在整个图像中都是相同的，您可以使用所谓的：“滑动窗口技术”

从左上角开始，将扫描窗口向右滑动到字母的大小，直到到达纸的末尾。

滑动窗口将是扫描字母的大小，当输入到您的神经网络时，它将输出字母。将这些字母保存在某处。

其他方法包括更改您的神经网络并更智能地检测扫描纸上的文本块

如果您正在寻找现成的解决方案，请查看Tessaract-ocr。

【讨论】：

你能扩展一下“滑动窗口”吗？我考虑过实现类似的东西，但我假设通过每次“滑动”几个像素，如果“幻灯片”太大，我可能会错过字母，或者如果幻灯片太大，我可能会多次阅读同一个字母小的。所需幻灯片的大小是未知的，并且对于每篇论文都不同。有没有处理这个问题的模型？
您可以尝试使用不同的窗口大小，看看哪一个可以为图像的不同部分提供最佳精度，然后选择最佳的滑动窗口大小。
在整个图像上使用相同的窗口大小和幻灯片长度，然后将图像缩小一点并再次滑动，然后缩小图像和幻灯片，依此类推。这是一种多尺度方法。但是根据您的分类器，可能还有另一个问题：它是否对旋转和透视失真保持不变，或者您是否假设直立的直线纸作为输入？
或者可能使用笔画宽度变换来猜测字体大小或某事；）

【解决方案2】：

查看以下链接以获取想法：

【讨论】：