python判断文本内容_文本检测、文本识别(cnn+ctc、crnn+ctc)

代码目录

|---- 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.

主要内容包含：

相关介绍

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。

代码使用

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。

（4）单字的检测和识别可以参考：CPS-OCR-Engine。

测试结果：

gt>>>>>>> 戒敞古逊罪化综波早洼

pred>>>>> 戒敞古逊罪化综波早洼

gt>>>>>>> 枫矢浙o膝犁苹嫉轨徊

pred>>>>> 枫矢浙o膝犁苹嫉轨徊

gt>>>>>>> 壤驾橘荤僻境追闸择葱

pred>>>>> 壤驾橘荤僻境追闸择葱

gt>>>>>>> 光8旧亏入书丁寸乎}达正

pred>>>>> 光8旧亏入书丁寸乎}达正

gt>>>>>>> 年降姊雕吝奇癣盹印E彪帅

pred>>>>> 年降姊雕吝奇癣盹印E彪

gt>>>>>>> P鞍笼淆喝文姊籽举陨

pred>>>>> P鞍笼淆喝文姊籽举陨

gt>>>>>>> 惩沙掠巧博苗班扣答刽豌樱

pred>>>>> 惩沙掠巧博苗班扣答刽豌樱

gt>>>>>>> 突喜针垄麸汹亏废妒件扯燃

pred>>>>> 突喜针垄麸汹亏废妒件扯燃

gt>>>>>>> 指限蝌艺依铺蔓崩走胡

pred>>>>> 指限蝌艺依铺蔓崩走胡

gt>>>>>>> 支袱葬栖皮这庞法毫穴赫颇

pred>>>>> 支袱葬栖皮这庞法毫穴赫颇

gt>>>>>>> 敞换啊兽倔论涉究搓叔歧沫

pred>>>>> 敞换啊兽倔论涉究搓叔歧沫

gt>>>>>>> 去斥巨化勾]加g风矛召支

pred>>>>> 去斥巨化勾]加g风矛召支

gt>>>>>>> 宁S市扬当a边成计订

pred>>>>> 宁S市扬当a边成计订

gt>>>>>>> 古闪瓦丙迈见礼4旧女凤肉

pred>>>>> 古闪瓦丙迈见礼4旧女凤肉

gt>>>>>>> 捶儿丢覆这抬蔗抢沫肾

pred>>>>> 捶儿丢覆这抬蔗抢沫肾

联系

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)

为了更快的看到效果，只给了两个颜色：random_gen.py

随机生成背景颜色

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

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