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README.md

本项目基于yolo3crnn 实现中文自然场景文字检测及识别

darknet 优化版本:https://github.com/chineseocr/darknet-ocr.git

训练代码(master分支)

ocr训练数据集

ocr ctc训练数据集(压缩包解码:chineseocr)
百度网盘地址:链接: https://pan.baidu.com/s/1UcUKUUELLwdM29zfbztzdw 提取码: atwn
gofile地址:http://gofile.me/4Nlqh/uT32hAjbx 密码 https://github.com/chineseocr/chineseocr

实现功能

  • 文字方向检测 0、90、180、270度检测(支持dnn/tensorflow)
  • 支持(darknet/opencv dnn /keras)文字检测,支持darknet/keras训练
  • 不定长OCR训练(英文、中英文) crnn\dense ocr 识别及训练 ,新增pytorch转keras模型代码(tools/pytorch_to_keras.py)
  • 支持darknet 转keras, keras转darknet, pytorch 转keras模型
  • 身份证/火车票结构化数据识别
  • 新增CNN+ctc模型,支持DNN模块调用OCR,单行图像平均时间为0.02秒以下
  • CPU版本加速
  • 支持基于用户字典OCR识别
  • 新增语言模型修正OCR识别结果
  • 支持树莓派实时识别方案

环境部署

GPU部署 参考:setup.md
CPU部署 参考:setup-cpu.md

下载编译darknet(如果直接运用opencv dnn或者keras yolo3 可忽略darknet的编译)

git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git 
mv darknet chineseocr/
##编译对GPU、cudnn的支持 修改 Makefile
#GPU=1
#CUDNN=1
#OPENCV=0
#OPENMP=0
make 

修改 darknet/python/darknet.py line 48
root = '/root/'##chineseocr所在目录
lib = CDLL(root+"chineseocr/darknet/libdarknet.so", RTLD_GLOBAL)

下载模型文件

模型文件地址:

模型转换(非必须)

pytorch ocr 转keras ocr

python tools/pytorch_to_keras.py  -weights_path models/ocr-dense.pth -output_path models/ocr-dense-keras.h5

darknet 转keras

python tools/darknet_to_keras.py -cfg_path models/text.cfg -weights_path models/text.weights -output_path models/text.h5

keras 转darknet

python tools/keras_to_darknet.py -cfg_path models/text.cfg -weights_path models/text.h5 -output_path models/text.weights

模型选择

参考config.py文件

构建docker镜像

##下载Anaconda3 python 环境安装包(https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh) 放置在chineseocr目录下   
##建立镜像   
docker build -t chineseocr .   
##启动服务   
docker run -d -p 8080:8080 chineseocr /root/anaconda3/bin/python app.py

web服务启动

cd chineseocr## 进入chineseocr目录
python app.py 8080 ##8080端口号,可以设置任意端口

访问服务

http://127.0.0.1:8080/ocr

识别结果展示

参考

  1. yolo3 https://github.com/pjreddie/darknet.git
  2. crnn https://github.com/meijieru/crnn.pytorch.git
  3. ctpn https://github.com/eragonruan/text-detection-ctpn
  4. CTPN https://github.com/tianzhi0549/CTPN
  5. keras yolo3 https://github.com/qqwweee/keras-yolo3.git
  6. darknet keras 模型转换参考 参考:https://www.cnblogs.com/shouhuxianjian/p/10567201.html
  7. 语言模型实现 https://github.com/lukhy/masr

技术支持

mail:chineseocr@hotmail.com
wechat:lywen52

项目简介

🚀 Github 镜像仓库 🚀

源项目地址

https://github.com/chineseocr/chineseocr

发行版本

当前项目没有发行版本

贡献者 5

开发语言

  • Python 63.1 %
  • JavaScript 24.4 %
  • CSS 5.0 %
  • Jupyter Notebook 4.5 %
  • HTML 2.4 %