chinese-ocr

基于CTPN（tensorflow）+CRNN（pytorch）+CTC的不定长文本检测和识别

环境部署

sh setup.sh  
  
使用环境： python 3.6 + tensorflow 1.10 + pytorch 0.4.1

• 注：CPU环境执行前需注释掉for gpu部分，并解开for cpu部分的注释

Demo

python demo.py    

下载 预训练模型

CRNN

将pytorch-crnn.pth放入/train/models中

CTPN

将checkpoints.zip解压后的内容放入/ctpn/checkpoints中

模型训练

warp-ctc安装pytorch版

详见 warp-ctc.pytorch

CTPN训练

详见 tensorflow-ctpn

CRNN训练

1.数据准备

下载训练集

• 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

修改/train/config.py中train_data_root，validation_data_root以及image_path

2.训练

cd train  
python train.py

3.训练结果

效果展示

CTPN

OCR

参考

warp-ctc-pytorch
chinese_ocr-(tensorflow+keras)
CTPN-tensorflow
crnn-pytorch