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

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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_rootvalidation_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

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

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