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CRNN_Chinese_Characters_Rec：基于CRNN的汉字识别

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简介：
本项目采用CRNN模型进行汉字识别研究与开发，旨在提高汉字图像的序列标注能力。适用于手写及印刷体汉字，支持大规模字符集的应用需求。 基于卷积递归网络的汉字识别库。 性能： - 识别图片中的字符 开发环境： - Windows 10 或 Ubuntu 16.04 - 使用 CUDA 10.0 的 PyTorch 1.2.0（可能会修复 CTC 损失） 依赖项： - YAML - Easydict - Tensorboard 数据集： 使用合成中文字符串数据集。 配置说明： 将 `lib/config/360CC_config.yaml` 中的 `DATA:ROOT` 编辑为您自己的图像路径。同时，将 `char_std_5990.txt` 文件放入 `lib/dataset/txt` 目录中。

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  • CRNN_Chinese_Characters_Rec：基于CRNN的汉字识别
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    本项目采用CRNN模型进行汉字识别研究与开发，旨在提高汉字图像的序列标注能力。适用于手写及印刷体汉字，支持大规模字符集的应用需求。 基于卷积递归网络的汉字识别库。 性能： - 识别图片中的字符 开发环境： - Windows 10 或 Ubuntu 16.04 - 使用 CUDA 10.0 的 PyTorch 1.2.0（可能会修复 CTC 损失） 依赖项： - YAML - Easydict - Tensorboard 数据集： 使用合成中文字符串数据集。 配置说明： 将 `lib/config/360CC_config.yaml` 中的 `DATA:ROOT` 编辑为您自己的图像路径。同时，将 `char_std_5990.txt` 文件放入 `lib/dataset/txt` 目录中。
     
  • CRNN文字识别.zip
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    本项目为一个基于CRNN（卷积循环神经网络）的文字识别系统。通过结合CNN和RNN的优势，能够高效准确地从图像中提取并识别文本信息，适用于多种应用场景。 我们有2000张车牌号序列图片，并搭建了CRNN模型进行序列识别，精度达到91.2%。此外，该系统可以调用USB摄像头进行实时识别，具有较强的鲁棒性。
     
  • 基于HALCON的汉字识别
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    本项目采用先进的机器视觉软件HALCON，致力于开发高效的汉字识别系统，旨在提升自动化处理中文文本的能力和效率。 《基于HALCON的汉字识别技术详解》 在数字化和信息化高度发展的今天，汉字识别技术扮演着重要的角色，尤其是在文档处理、智能安防、自动驾驶等领域。HALCON作为一款强大的机器视觉软件，提供了丰富的图像处理和模式识别功能，使得汉字识别变得更加高效和精准。本段落将深入探讨如何利用HALCON进行汉字识别，并结合提供的图片资源进行学习。 一、HALCON基础知识 HALCON由德国MVTec公司开发，是一款全面的机器视觉软件，包含了形状匹配、模板匹配、1D2D码识别、光学字符识别（OCR）等多种功能。在OCR领域，HALCON支持多种语言的字符识别，包括汉字，使得非结构化文本的自动化处理成为可能。 二、汉字识别原理 汉字识别通常包括预处理、特征提取、分类器训练和识别四个步骤： 1. 预处理：对原始图像进行灰度化、二值化、去噪等操作，为后续的字符分割和特征提取做准备。 2. 特征提取：提取汉字的形状、结构、笔画等特征，常用的方法有轮廓提取、投影分析、直方图统计等。 3. 分类器训练：使用机器学习算法（如SVM、神经网络等）训练分类器，使系统能够根据特征区分不同的汉字。 4. 识别：将预处理和特征提取后的汉字输入训练好的分类器，得到最可能的汉字结果。 三、HALCON汉字识别操作流程 1. 图像获取：通过相机或图像采集卡获取包含汉字的图像。 2. 图像预处理：调用HALCON的预处理算子，如二值化（binarize）、平滑（smooth）等，优化图像质量。 3. 字符分割：使用轮廓检测（find_contours）和区域分离（region_separate）算子，将汉字从背景中分离出来。 4. 特征提取：应用如形状匹配（shape_based_matching）或投影分析（projective_profile）等算子提取汉字特征。 5. 分类器训练：使用HALCON的机器学习模块，如神经网络（neural_network_train）或SVM（svm_train），构建汉字识别模型。 6. 字符识别：对每个分割出的汉字区域应用训练好的分类器进行识别，输出识别结果。 四、案例学习 提供的图片资源可用于实际操作练习。通过导入图像并应用上述步骤，观察和分析识别效果，理解各环节的作用。对于识别错误的情况，可以调整预处理参数或改进特征提取方法，优化分类器训练，以提高识别准确率。 五、总结 基于HALCON的汉字识别技术结合了图像处理和机器学习的优势，能有效地应对复杂环境下的汉字识别挑战。通过深入学习和实践，我们可以掌握这一技术，并应用于各种自动化系统中，提升工作效率和智能化水平。在实际应用中需要不断优化算法，适应不同场景的需求，以实现更高效的汉字识别。
     
  • (CRNN)中文字符识别_CRNN_Chinese_
    优质
    CRNN（卷积循环神经网络）是一种深度学习模型，特别适用于中文字符识别任务。它结合了卷积神经网络处理图像的优势和循环神经网络理解序列数据的能力，能够有效应对中文字体多样性和笔画复杂性带来的挑战。 CRNN中文字符识别。CRNN中文字符识别系统。
     
  • 基于Yolov3+CRNN+Django的在线文字识别源码.zip
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    本项目为一个结合了YOLOv3目标检测、CRNN文本识别及Django框架开发的在线文字识别系统。提供源代码下载，便于用户快速搭建和二次开发。 基于Yolov3+CRNN+Django的在线文字识别源码提供了一种结合深度学习技术进行图像文字检测与识别的方法。该系统利用了先进的目标检测模型YOLOv3来定位图片中的文本区域，再通过序列标注网络CRNN对这些区域的文字内容进行精确识别，并采用Python Web框架Django搭建了一个用户友好的在线服务平台，以便于使用者上传含有文字的图片并获取相应的OCR结果。
     
  • 基于MATLAB的汉字数字字符识别.zip
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    本项目为一个利用MATLAB开发的汉字数字字符识别系统。通过图像处理和机器学习技术，实现对汉字数字的有效识别与分类。提供源代码及示例数据集下载。 基于MATLAB的手写汉字数字字符识别系统设计。该系统支持手写汉字、字母及数字的识别，并提供图形用户界面。可用于实现这一功能的方法包括模板匹配、SIFT特征提取以及Hu不变矩等，同时也可采用神经网络技术。
     
  • 基于 OpenCV 图像切割与 CRNN 数字识别的发票编号识别系统
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    本项目开发了一套结合OpenCV图像处理和CRNN模型的发票编号自动识别系统，高效准确地实现了复杂背景下发票号码的切割与识别。 本课题主要研究发票基本信息的识别问题。本段落基于OpenCV和CRNN技术的研究现状，并结合项目中的图像特点，从背景中将发票的基本信息（如发票代码、发票号码及开票日期）分割出来。随后将这些分隔出来的图像放入已经训练好的CRNN模型进行处理，最终实现字符识别。 相较于传统的模板匹配方式，基于神经网络的字符识别方法具有更高的准确率和更强的通用性特点。 具体实验流程如下： 1. 读取并预处理图像：将其灰度化，并应用滤波及高斯平滑操作。 2. 使用霍夫变换对图像进行几何水平矫正，以利于后续指定区域提取与识别工作。 3. 提取原始图像在不同RGB通道下的特征信息，然后将这些区域二值化和形态学处理，形成独立的几何形状。 4. 根据需要提取目标区域的几何特性（如空间坐标、长宽比等），进行筛选及融合操作以获取最终的目标区域。 5. 截取目标区域，并使用CRNN模型预测初步字符信息。 6. 对获得的信息进一步优化：结合上下文文本语义特征和字符相似替代性，完善识别结果。 7. 整理并输出提取到的信息。
     
  • 手写汉字识别的源程序与汉字识别
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    本项目聚焦于开发高效的手写汉字识别系统，涵盖源代码编写及汉字特征提取技术研究，旨在提升机器对手写文字的理解能力。 这是我看过的一个手写汉字识别的程序，感觉还不错，但有些地方不太懂。希望能与正在学习这方面的人交流一下。
     
  • TF-CRNN：基于TensorFlow的文本识别卷积递归神经网络（CRNN）
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    TF-CRNN是一种利用TensorFlow开发的先进文本识别模型，结合了卷积神经网络与循环神经网络的优势，旨在高效准确地处理序列数据和图像中的文字信息。 使用卷积递归神经网络（CRNN）和TensorFlow 2.0进行文本识别的实现适用于基于图像的序列识别任务，例如场景文本识别和OCR。该实现采用Tensorflow 2.0，并利用tf.keras及tf.data模块构建模型并处理输入数据。要查看Shi等人早期版本的相关内容，请查阅相应标签下的文档。 安装tf_crnn时需要使用tensorflow-gpu软件包（因此需安装CUDA和cuDNN）。可以参考提供的environment.yml文件来配置环境，通过运行命令`conda env create -f environment.yml`进行安装。
     
  • CRNN：基于图像的序列识别卷积递归神经网络（CRNN）
    优质
    CRNN是一种用于图像序列识别的深度学习模型，结合了卷积神经网络和循环神经网络的优势，广泛应用于文本检测与识别等领域。 卷积递归神经网络（CRNN）软件结合了CNN、RNN 和CTC损失函数，适用于基于图像的序列识别任务，例如场景文本识别和光学字符识别(OCR)。请参阅相关论文获取更多详情。 2017年3月14日更新：项目中添加了一个Docker文件。 2017年5月1日更新：PyTorch版本已发布。 2017年6月19日更新：对于端到端文本检测器+识别器，请通过相应操作进行签出。此软件仅在Ubuntu 14.04 (x64)上经过测试，需要启用CUDA的GPU支持。 安装步骤包括首先安装最新版本的相关库和LMDB数据库。 在Ubuntu系统中，可以使用apt-get install liblmdb-dev命令来安装LMDB。 为了构建项目，请转到src/目录并执行sh build_cpp.sh以构建C++代码。成功后，在src/目录下会生成一个名为libcrnn.so的文件。 演示程序可以在src/demo.lua找到。在运行演示之前，需要从指定位置下载预训练模型，并将其放置于model/crnn_demo/ 目录中作为crnn_demo_model.t7 文件使用。