基于tensorflow、keras/pytorch实现对图片文字检测及端到端的OCR文字识别

实现功能

文字方向检测 0、90、180、270度检测

文字检测 后期将切换到keras版本文本检测 实现keras端到端的文本检测及识别

不定长OCR识别

环境部署

Bash

##GPU环境

sh setup.sh

##CPU环境

sh setup-cpu.sh

##CPU python3环境

sh setup-python3.sh

使用环境：python3.6+tensorflow1.7+cpu/gpu

模型训练

一共分为3个网络

1. 文本方向检测网络-Classify(vgg16)

2. 文本区域检测网络-CTPN(CNN+RNN)

3. EndToEnd文本识别网络-CRNN(CNN+GRU/LSTM+CTC)

文字方向检测-vgg分类

基于图像分类，在VGG16模型的基础上，训练0、90、180、270度检测的分类模型.

详细代码参考angle/predict.py文件，训练图片8000张，准确率88.23%

文字区域检测CTPN

支持CPU、GPU环境，一键部署，

文本检测训练参考

OCR 端到端识别:CRNN

ocr识别采用GRU+CTC端到端识别技术，实现不分隔识别不定长文字

提供keras 与pytorch版本的训练代码，在理解keras的基础上，可以切换到pytorch版本，此版本更稳定

训练网络

1 对ctpn进行训练

定位到路径--./ctpn/ctpn/train_net.py

预训练的vgg网络路径VGG_imagenet.npy

将预训练权重下载下来，pretrained_model指向该路径即可,

此外整个模型的预训练权重checkpoint

ctpn数据集百度云

数据集下载完成并解压后，将.ctpn/lib/datasets/pascal_voc.py 文件中的pascal_voc 类中的参数self.devkit_path指向数据集的路径即可

2 对crnn进行训练

keras版本 ./train/keras_train/train_batch.py model_path--指向预训练权重位置

MODEL_PATH---指向模型训练保存的位置

keras模型预训练权重

pythorch版本./train/pytorch-train/crnn_main.py

parser.add_argument(

'--crnn',

help="path to crnn (to continue training)",

default=预训练权重的路径)

parser.add_argument(

'--experiment',

help='Where to store samples and models',

default=模型训练的权重保存位置)

识别结果显示

文字检测及OCR识别结果

===========================================================

===========================================================

在思乐中的运用

从主播的直播间评论区可获得新进入直播间粉丝信息，以及直播间粉丝实时评论，

在无法获取直播平台数据时，通过CV可提取到需要的用户行为数据，用于用户价值的实时精准分级。

参考