效果超某度OCR:文本检测、文本识别(cnn+ctc、crnn+ctc)

向AI转型的程序员都关注了这个号????????????

人工智能大数据与深度学习  公众号:datayx

  • 如何进行ocr? 主要方式有:

(1) 文本检测:yolo v3、 ctpn、psenet等,主要是基于检测、分割的方案。

(2) 文本识别:cnn+ctc、crnn+ctc等。

代码是基于keras实现的ocr

测试结果:

效果超某度OCR:文本检测、文本识别(cnn+ctc、crnn+ctc)

代码获取方式

关注微信公众号 datayx  然后回复 OCR  即可获取。

AI项目体验地址 https://loveai.tech

代码目录

效果超某度OCR:文本检测、文本识别(cnn+ctc、crnn+ctc)

OCR模型训练 (训练时间24小时以上,config.py的参数保持默认、或者修改)

OCR模型测试

$ python test_net_online.py

  1. OCR模型优化

(1) 选用不同的模型cnn、 crnn等。

(2) 文字生成器选用text_renderer。

(3) 还可可参考:crnn.pytorch、chinese_ocr、awesome-ocr、PSENet、text-detection-ctpn、keras_ocr。

(4)单字的检测和识别可以参考:CPS-OCR-Engine。


阅读过本文的人还看了以下:

不断更新资源

深度学习、机器学习、数据分析、python

 搜索公众号添加: datayx  

效果超某度OCR:文本检测、文本识别(cnn+ctc、crnn+ctc)

长按图片,识别二维码,点关注

AI项目体验

https://loveai.tech

效果超某度OCR:文本检测、文本识别(cnn+ctc、crnn+ctc)

相关文章:

  • 2021-11-13
  • 2021-09-16
  • 2021-07-04
  • 2021-10-09
  • 2021-07-29
  • 2021-08-25
  • 2021-05-25
猜你喜欢
  • 2021-04-11
  • 2022-12-23
  • 2021-07-26
  • 2021-09-27
  • 2021-09-18
  • 2021-11-26
  • 2022-03-04
相关资源
相似解决方案