|---- config.py # 工程参数配置
|---- ocr_lib # 模型、数据生成
| |---- crnn.py # 选用不同模型
| |---- vgg16.py
| |---- vgg19.py
| |---- Xception.py
| |---- densenet.py
| |---- data_generator.py
| |---- data_load.py
| |---- gen_train_val_data.py
| |---- random_gen.py
| |---- fonts # 字体
|---- train_net_online.py
|---- test_net_online.py
|---- requirements.txt
- 代码是基于keras实现的ocr.
- 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。
- 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)
$ python train_net_online.py
2.OCR模型测试
$ python test_net_online.py
- 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:PAN、crnn.pytorch、chineseocr、chinese_ocr、awesome-ocr、PSENet、text-detection-ctpn、keras_ocr、keras_PSENet、ocr_chinese。
(4)单字的检测和识别可以参考:CPS-OCR-Engine。
测试结果: image
gt>>>>>>> 戒敞古逊罪化综波早洼
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gt>>>>>>> 枫矢浙o膝犁苹嫉轨徊
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gt>>>>>>> 壤驾橘荤僻境追闸择葱
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gt>>>>>>> 光8旧亏入书丁寸乎}达正
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gt>>>>>>> P鞍笼淆喝文姊籽举陨
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gt>>>>>>> 惩沙掠巧博苗班扣答刽豌樱
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gt>>>>>>> 指限蝌艺依铺蔓崩走胡
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gt>>>>>>> 支袱葬栖皮这庞法毫穴赫颇
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gt>>>>>>> 敞换啊兽倔论涉究搓叔歧沫
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gt>>>>>>> 去斥巨化勾]加g风矛召支
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gt>>>>>>> 宁S市扬当a边成计订
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gt>>>>>>> 古闪瓦丙迈见礼4旧女凤肉
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gt>>>>>>> 捶儿丢覆这抬蔗抢沫肾
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如何有问题或者建议请联系wechat: lp9628 (需要生成接口、.pb模型可联系)
def randon_gen_bg_color(): # 图片背景 ''' R = random.randrange(0,255,15) G = random.randrange(0,255,15) B = random.randrange(0,255,15) img_color_list = [ (R, G, B) ]''' img_color_list = [ (0,0,0), (255,255,255)] #, (255,0,0), (0,255,0), (0,0,255), (0,255,255), (255,0,255), (255,255,0), (128,128,128), (128,0,0), (0,128,0), (0,0,128), (0,128,128), (128,0,128), (128,128,0) ] img_bg_color = random.randint( 0, len(img_color_list)-1 ) return img_color_list[img_bg_color] # 随机生成文本颜色 def random_gen_text_color(): # 文字颜色 ''' R = random.randrange(0,255,15) G = random.randrange(0,255,15) B = random.randrange(0,255,15) text_color_list = [ (R, G, B) ]''' text_color_list = [ (0,0,0), (255,255,255)] #, (255,0,0), (0,255,0), (0,0,255), (0,255,255), (255,0,255), (255,255,0), (128,128,128), (128,0,0), (0,128,0), (0,0,128), (0,128,128), (128,0,128), (128,128,0) ] text_color = random.randint( 0, len(text_color_list)-1 ) return text_color_list[text_color] # 在样本生成的时候没有选用图片作为背景: data_generator.py flag = np.random.choice([False]) # True # 随机的调整宽高, 以最大长度初始化 img_size_width = 50 * n_len + 40 + randon_img_width