OCR 上git上star比较多的项目

一、git上star比较多的项目

1.https://github.com/breezedeus/cnocr *****

1.https://github.com/tmbdev/ocropy

2. https://github.com/YCG09/chinese_ocr *****

3. https://github.com/tesseract-ocr/tesseract *****

4. https://github.com/chineseocr/darknet-ocr

https://github.com/chineseocr/chineseocr

5. https://github.com/Sierkinhane/crnn_chinese_characters_rec

https://blog.csdn.net/Sierkinhane/article/details/82857572 文字识别(OCR)CRNN（基于pytorch、python3）实现不定长中文字符识别

*6. 好 xiaomaxiao/keras_ocr

7. tianzhi0549/CTPN caffe 3年前的

8. ctpn的pytorch实现： opconty/pytorch_ctpn

9. ctpn的TF实现： eragonruan/text-detection-ctpn

*好 10.psenet的实现，最新的，pytorch： whai362/PSENet

11.学习crnn weslynn/AlphaTree-graphic-deep-neural-network

*12.crnn pytorch： meijieru/crnn.pytorch

*13ICDAR2019 第一名 zhang0jhon/AttentionOCR

14. kuangshi research in text detection and recognition using PyTorch 1.2. Megvii-CSG/MegReader

15. a PyToch implementation of "Real-time Scene Text Detection with Differentiable Binarization". MhLiao/DB

16. 论文集Scene Text Detection and Recognition: must-read papersJyouhou/SceneTextPapers

17.ICDAR2019 ArT 的第一名，清华：this is the code repository for our algorithm that ranked No.1 on ICDAR2019 Robust Reading Challenge on Arbitrary-Shaped Text(Latin scripts). Our team name is PKU Team Zero. Jyouhou/ICDAR2019-ArT-Recognition-Alchemy

18.ICDAR2019 ReCTS脱机单字识别任务部分代码，TF代码，复现改进了alexnet resnet等网络，进行了图像增强、分割，比赛结果排名第11。 HuiyanWen/ICDAR2019-ReCTS

19.Faster R-CNN and Mask R-CNN in PyTorch 1.0 facebookresearch/maskrcnn-benchmark

二、数据集

6.1 https://blog.csdn.net/Sierkinhane/article/details/82857572 先下载360万中文数据集：https://pan.baidu.com/s/1ufYbnZAZ1q0AlK7yZ08cvQ 训练之前首先制作数据集，因为360万的中文数据集制作成lmdb格式的数据有十几G，就没直接放到Github中。先下载360万中文数据集

6.2 https://blog.csdn.net/monk1992/article/details/99670559 数据集：https://pan.baidu.com/s/1QkI7kjah8SPHwOQ40rS1Pw (密码：lu7m)

共约364万张图片，按照99:1划分成训练集和验证集,数据利用中文语料库（新闻 + 文言文），通过字体、大小、灰度、模糊、透视、拉伸等变化随机生成.包含汉字、英文字母、数字和标点共5990个字符,每个样本固定10个字符，字符随机截取自语料库中的句子.图片分辨率统一为280x32. 图片解压后放置到train/images目录下，描述文件放到train目录下

6.3 https://github.com/xiaofengShi/CHINESE-OCR

训练数据集补充

列举可用于文本检测和识别领域模型训练的一些大型公开数据集，不涉及仅用于模型fine-tune任务的小型数据集。

Chinese Text in the Wild(CTW): 该数据集包含32285张图像，1018402个中文字符(来自于腾讯街景), 包含平面文本，凸起文本，城市文本，农村文本，低亮度文本，远处文本，部分遮挡文本。图像大小2048*2048，数据集大小为31GB。以(8:1:1)的比例将数据集分为训练集(25887张图像，812872个汉字)，测试集(3269张图像，103519个汉字)，验证集(3129张图像，103519个汉字)。

文献链接：https://arxiv.org/pdf/1803.00085.pdf
数据集下载地址：https://ctwdataset.github.io/

Reading Chinese Text in the Wild(RCTW-17): 该数据集包含12263张图像，训练集8034张，测试集4229张，共11.4GB。大部分图像由手机相机拍摄，含有少量的屏幕截图，图像中包含中文文本与少量英文文本。图像分辨率大小不等。

http://mclab.eic.hust.edu.cn/icdar2017chinese/dataset.html
文献：http://arxiv.org/pdf/1708.09585v2

6.4 RCTW数据集2017

http://rctw.vlrlab.net/dataset/

RCTW数据集主要由场景中文文字构成，总共包含了12,034张图片，其中训练集8034张，测试集4000张。比赛分为文字检测和端到端文字识别两部分。MLT数据集由6个文种共9种语言的文字图片构成，共18,00张图片。该比赛包括了文字检测、语种识别以及文字检测加语种识别三个任务。链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/37678860

6.5 文字的检测与识别资源截止2017 https://blog.csdn.net/u010183397/article/details/56497303

6.8 我们在2012年发布了MSRA-TD500这个数据集，虽然数据量比较小，但是含有英文和中文两种语言。

三. 知乎上的参考

ocr - 搜索结果 - 知乎

2. 汉字OCR，文档识别，什么方法最好？

CTC的方式，CTPN+CRNN 都开源了，可以了解一下，传统的如果是印刷体的话，应该难度也不大，只是在切割的时候需要一些技巧避免将汉字的偏旁切开。

不同场景下的ocr识别，肯定方法不一样的。对于文档来说，如果排版比较统一，纯文本，没有其他东西的，ctpn效率和效果上会好一些。自然场景的话，现在基于attention的end-to-end模型是比较好用的，比如tensorflow/models感觉比较通用的还是目标检测+识别吧，基本各个场景都适用，只不过目标检测对于长文本，行间距非常小的文本训练起来没那么容易。还有，如果文本存在倾斜的情况，attention-ocr基本没什么影响，用目标检测也有带角度的方法，但ctpn就不太行了。

3. 金天：TensorFlow 2.0 中文手写字识别（汉字OCR）

4. 法大大：基于深度学习的汉字识别实现思路 | 干货

5. 陈小白：【Pytorch】CNN实现手写汉字识别（数据集制作，网络搭建，训练验证测试全部代码）

6. https://blog.csdn.net/lovebyz/article/details/84959818 主流深度学习OCR文字识别方法对比：Tesseract（LSTM）、CTPN+CRNN、Densenet

（一）Tesseract（LSTM）和Densenet

(二）CTPN+CRNN：CHINESE-OCR 和 Tesseract（LSTM）代码地址：https://github.com/xiaofengShi

7. https://blog.csdn.net/monk1992/article/details/99670559 chinese-ocr自然场景下不定长文字识别（ctpn + densenet）

8. 天池竞赛 ICPR MTWI 2018 挑战赛二：网络图像的文本检测 https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231651/forum

9. 程程：【领域报告】图像OCR年度进展|VALSE2018之十一微信公众号：深度学习大讲堂

程程：【领域报告】行人再识别年度进展 |VALSE2018之十 Person ReID（Person Re-identification）

程程：俞扬：“审时度势”的高效强化学习

程程：白翔：趣谈“捕文捉字”-- 场景文字检测 | VALSE2017之十华南理工大学金连文老师研究组提出了一个基于Faster R-CNN的方法，针对文字形状和一般物体形状的区别，对其进行了完善。

程程：让机器“一叶知秋”：弱监督视觉语义分割|VALSE2018之九

程程的主页，多个ocr的内容链接：知乎用户

***10. 极好深度学习-TextDetection , CTC算法原理 CTC算法原理

***11. 好 OCR-从零开始传统方案，预处理的代码，深度的方案

***12. 极好深度学习-OCR_Overview

一般目标检测器（SSD，YOLO 和 DenseBox ）为基础，例如 TextBoxes，FCRN 以及 EAST，SegLink等，它们直接预测候选的边界框。

以语义分割为基础，例如PixelLink和FTSN，它们生成分割映射，然后通过后处理生成最终的文本边界框。

视觉领域常规物体检测方法(SSD, YOLO, FasterRCNN等)直接套用于文字检测任务效果并不理想，主要原因如下：

·相比于常规物体，文字行长度、长宽比例变化范围很大。
·文本行是有方向性的。常规物体边框BBox的四元组描述方式信息量不充足。
·自然场景中某些物体局部图像与字母形状相似，如果不参考图像全局信息将有误报。
·有些艺术字体使用了弯曲的文本行，而手写字体变化模式也很多。
·由于丰富的背景图像干扰，手工设计特征在自然场景文本识别任务中不够鲁棒。

针对上述问题根因，近年来出现了各种基于深度学习的技术解决方案。它们从特征提取、区域建议网络(RPN)、多目标协同训练、Loss改进、非极大值抑制（NMS）、半监督学习等角度对常规物体检测方法进行改造，极大提升了自然场景图像中文本检测的准确率。例如：

·CTPN方案中，用BLSTM模块提取字符所在图像上下文特征，以提高文本块识别精度。
·RRPN等方案中，文本框标注采用BBOX +方向角度值的形式，模型中产生出可旋转的文字区域候选框，并   在边框回归计算过程中找到待测文本行的倾斜角度。
·DMPNet等方案中，使用四边形（非矩形）标注文本框，来更紧凑的包围文本区域。
·SegLink将单词切割为更易检测的小文字块，再预测邻近连接将小文字块连成词。
·TextBoxes等方案中，调整了文字区域参考框的长宽比例，并将特征层卷积核调整为长方形，从而更适合检测出细长型的文本行。
·FTSN方案中，作者使用Mask-NMS代替传统BBOX的NMS算法来过滤候选框。
·WordSup方案中，采用半监督学习策略，用单词级标注数据来训练字符级文本检测模型。

13. SIGAI：自然场景文本检测识别技术综述

14. 燕小花：综述：基于深度学习文本检测的十全大补丸

15. 有pytorch代码地址FasterRCNN： TeddyZhang：目标检测：Faster R-CNN（NIPS 2015）

16. 文本检测论文综述 lilicao - 博客园

17. 2017-2018_OCR_papers汇总 - lilicao - 博客园

18. 文字检测分类方法，库，及部分代码：文字检测与识别数据库整理【持续更新】 - lilicao - 博客园

19. 文本检测的最新进展小石头的码疯窝

20. 仅PSENet有代码，曲线文本燕小花：2019CVPR文本检测综述

*** 21. 好，有各方法的综合评价：燕小花：综述：基于深度学习文本检测的十全大补丸

各模型在ICDAR2015数据集上的测试结果。

我用了ctpn，效果已经能够接受了。没想到masktextspotter表现这么好。TextBoxes,EAST,CTPN,PixelLink,SegLink,RRPN,R2CNN,RRD,ITN都有开源的。LSPR这篇文章的，是SLPR，我写错了

***22. 好第一名 ICDAR2019，有docker： zhang0jhon/AttentionOCR

22.1 TF的最好的coco的预训练模型，best open source TF modelon COCO dataset.： https://github.com/tensorpack/tensorpack/tree/master/examples/FasterRCNN

https://rrc.cvc.uab.es/?ch=12

23. *较好，CNN及物体检测网络的发展，基于深度学习的目标检测及场景文字检测研究进展 2018-03 https://blog.csdn.net/u013250416/article/details/79591263

****25.极好很好的一个技术博客：aiuai.cn 一个较好的detectron 2的网站

25.1  aiuai.cn/aifram951.html  计算机视觉八大任务全概述
25.2  aiuai.cn/aifram931.html  coco等开源数据集
25.3  aiuai.cn/aifram935.html  基于Tesseract的英文文本识别
25.4  aiuai.cn/aifram961.html  Git项目－TextBoxes系列文字检测， 基于SSD
25.5  https://aiuai.cn/aifarm897.html 深度学习的7种架构范例及对应的Tensorflow例示
25.6  https://aiuai.cn/aifarm887.html  论文阅读 - Feature Pyramid Networks for Object Detection
***25.7  https://aiuai.cn/aifarm862.html 目标检测算法Faster R-CNN, R-FCN, SSD, FPN, RetinaNet 和 YOLOv3的对比
25.8  https://aiuai.cn/aifarm856.html 目标检测评测指标mAP及计算[译]
25.9  https://aiuai.cn/aifarm854.html COCO 数据集目标检测等相关评测指标
25.10 https://aiuai.cn/aifarm827.html  中国电信使用 TensorFlow 实现人工智能
25.11 https://aiuai.cn/aifarm807.html Python - 图片上显示中文字符
25.12 https://aiuai.cn/aifarm796.html 基于 Keras 实现的图书推荐系统
25.13 https://aiuai.cn/aifarm227.html Github项目 - Mask R-CNN 的 Keras 实现看到30/52

三、其他竞赛

"合肥高新杯"心电人机智能大赛 https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231754/introduction

JavisPeng开源的优质baseline https://github.com/JavisPeng/ecg_pytorch

github https://github.com/RandomWalk-xzq/Hefei_ECG_TOP1

2. 燕小花：2018ai_challenger之农作物病害检测比赛总结

四 docker安装

1. https://blog.csdn.net/haveqing/article/details/90676055

lsb_release -a
uname -r
uname -a下载地址
tgz
https://download.docker.com/linux/static/stable/x86_64/rpm
https://download.docker.com/linux/centos/7/x86_64/stable/Packages/安装
上传文件tar -xvf docker-18.06.1-ce.tgzcp docker/* /usr/bin/dockerd &测试[root@centos75-1 ~]# docker -v
Docker version 18.06.1-ce, build e68fc7a参考：Linux下离线安装Docker
https://www.cnblogs.com/luoSteel/p/10038954.htmllinux如何成功地离线安装docker
https://blog.csdn.net/u011681409/article/details/82695087官方安装文档https://docs.docker.com/install/linux/docker-ce/binaries/#install-static-binaries