CNN源码MATLAB-SVHN-Deep-Digit-Detector：自然场景下的深度数字检测与识别系统（基于Ten...）-ITADN社区

CNN源码MATLAB-SVHN-Deep-Digit-Detector：自然场景下的深度数字检测与识别系统（基于Ten...）

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本项目为基于MATLAB开发的SVHN数据集上的深度学习模型，旨在实现复杂背景下的数字检测与识别任务。采用CNN技术，有效提升自然场景中数字识别精度。该项目在自然场景中实现了基于深度CNN的数字检测器（与识别器）。我使用了Keras框架和OpenCV库来构建该检测器。此检测器利用CNN分类器为MSER算法提出的区域确定是否含有数字。项目运行所需的前提条件包括Python 2.7、Keras 1.2.2、OpenCV 2.4.11以及TensorFlow-GPU==1.0.1等软件包。所有必需的软件包列表可以在相应的配置文件中找到（建议创建独立于项目的Anaconda环境）。您可以按照以下步骤为该项目设置anaconda环境： - 使用命令行工具，通过运行`conda env create -f digit_detector.yml`来创建一个新的anaconda环境。 - 激活新创建的环境：使用命令 `$ source activate digit_detector` 在上述环境中执行项目。以下是构建数字检测器的过程概述： 0. 下载数据集（下载train.tar.gz并解压缩）。 1. 加载训练样本（通过运行`1_sample_loader.py`脚本，Svhn以m为单位进行处理）。

基于Yolo3和CRNN的Python中文自然场景文字检测与识别.zip

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本项目为一个使用Python语言开发的基于YOLOv3模型进行目标检测及CRNN网络实现文字识别的综合性系统，特别针对复杂背景下的中文字符进行了优化。提供了一个集成了图像预处理、特征提取和序列解码在内的完整解决方案，旨在有效提高自然场景下中文字体的自动识别精度与速度。使用Python结合Yolo3与CRNN实现中文自然场景文字的检测及识别。此方法旨在通过先进的深度学习技术提升对复杂环境中中文文本的理解能力，具体包括两个主要步骤：首先利用Yolo3模型进行精确的文字区域定位；其次采用CRNN网络完成字符序列的准确识别。这种方法在多种实际应用场景中展现了强大的性能和实用性。

基于CNN的四 digit 验证码字符分割与识别

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本研究提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的方法，专门用于四字符验证码图像的精确分割和高效识别。通过深度学习技术优化了字符识别准确率。我的博客介绍了基于CNN的数字验证码识别方法，包括验证码去噪、字符分割、CNN模型搭建以及测试集验证，在线识别等内容。

自然场景中的文字识别(EAST与RCNN(CTC))

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本研究探讨了在复杂自然场景中文字识别的技术挑战，并对比分析了EAST和基于RCNN的CTC方法在此领域的应用效果及性能优势。该功能支持在自然场景下进行通用文字识别，包括定位和识别自然环境中的文字。

基于深度学习的数字识别系统源码

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本项目为基于深度学习技术开发的数字识别系统开源代码。采用先进的神经网络架构，有效提升图像中数字识别精度与速度，适合机器视觉及智能分析领域应用研究。 1. 创建自定义数据集 2. 使用Jupyter进行程序设计 3. 设计思想与基于MNIST数据集的数字识别系统一致

ICDAR2015自然场景文字识别挑战赛

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ICDAR 2015自然场景文字识别挑战赛是一项专注于评估算法在各种复杂自然图像中检测与识别文本能力的国际竞赛。自然场景文字识别（Scene Text Recognition, STR）是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，它涵盖了图像处理、模式识别及深度学习等多个技术层面。ICDAR（International Conference on Document Analysis and Recognition），作为全球知名的文档分析与识别会议，定期举办一系列挑战赛以促进该领域的技术创新与发展。 2015年ICDAR会议上推出了一项专门针对自然场景文字识别的数据集——ICDAR2015数据集，旨在为研究者提供丰富的资源用于训练和评估相关的算法。此数据集包括两个主要部分：ch4_training_images（即训练图像）与ch4_test_images（即测试图像）。这些图片中包含了许多现实世界中的复杂背景文本实例，例如街头标志、广告牌及商店招牌等。为了辅助算法开发以及性能评测，ICDAR2015数据集提供了详细的标注信息。其中,ch4_training_localization_transcription_gt文件夹内含训练集中每个文字框的具体坐标与内容描述。每一个四边形形状的文本框通过8个数字定义其四个顶点的位置（按顺时针顺序排列），即左上角、右上角、左下角和右下角，以此帮助算法准确地定位到目标文本位置。此外，对于无法识别的文字部分，则以###作为占位符来表示。 Challenge4_Test_Task1_GT则包含了测试集的地面真实信息（Ground Truth），用于衡量模型在未知数据上的表现情况。研究人员可以通过对比预测结果与这些标注信息，计算诸如精确率、召回率及F1分数等评估指标，以便更好地了解其算法在自然场景文字识别任务中的性能。场景文本识别技术拥有广泛的应用价值，在自动驾驶、智能安防系统、图像搜索以及信息提取等领域都发挥着重要作用。ICDAR2015数据集的推出为研究者提供了一个有效平台来验证和改进他们的算法，进而推动了深度学习、卷积神经网络（CNN）及连接主义文本提议网络（CTPN）等技术在这一领域的快速发展进程。通过参与此类挑战赛，研究人员能够不断提升模型应对复杂环境下的文字检测与识别能力，并为整个AI技术的进步做出贡献。

基于Python的深度学习文字检测与识别系统.zip

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本项目为一个基于Python开发的文字检测与识别系统，利用深度学习技术对图像中的文字进行精准定位和识别，适用于多种应用场景。本项目包含以下文件：论文文档、任务书、开题报告、文献综述、外文翻译、软件使用说明书以及源码及数据集。整个流程分为两个部分：一是文本检测，二是文本识别。 - 文字检测的主要功能是从图像中找到文字区域，并将文字区域从原始图像中分离出来。 - 文字识别的主要功能是对已分离出来的图片进行文字识别。具体步骤如下： - 预处理阶段包括去噪（滤波算法）、增强图像和调整大小，其目的是去除背景或噪声并突出文本部分，同时缩放图片至适合处理的尺寸； - 特征抽取：常用的特征有边缘特征、笔画特征、结构特征以及纹理特征。 - 文字识别过程使用分类器如随机森林、支持向量机(SVM)、神经网络(NN)和卷积神经网络(CNN)等。本次设计使用的环境如下： - 软件环境：操作系统为Ubuntu 16.04，Tensorflow版本为1.3.0-gpu，Python版本为2.7； - 硬件环境：CPU型号为Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2650 v4 @ 2.20GHz，GPU型号为TITAN X (Pascal)。

MATLAB场景文字检测源码

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本项目提供了一套基于MATLAB实现的场景文字检测源码，适用于图像中英文、数字等文本信息的自动识别与提取。检测 MATLAB 源码的场景文字可以参考来自 GitHub 的代码。欢迎下载并仔细查看和分析这些代码，相信你会有所收获。

基于MATLAB的深度学习视觉场景识别.zip

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本资源提供基于MATLAB开发的深度学习模型，用于实现复杂视觉场景下的图像识别与分类。通过该工具包，用户能够便捷地训练、测试并优化神经网络模型，以适应多样化的应用场景需求。本实验基于MATLAB的深度学习技术进行视觉场景识别研究，并选用经典Corel图像库作为数据集。我们使用著名的matconvnet工具箱开展了一系列深度学习实验，涵盖工具箱配置、训练集制作、模型设计以及训练与验证等环节。这些工作为视觉场景分类提供了有效的解决方案和参考价值，经过仿真测试证明其可行性高且具有较高的应用潜力。

Python项目：利用Yolo3和CRNN进行中文自然场景文字的检测与识别

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本项目结合了YOLO3目标检测算法和CRNN文本识别模型，专门针对复杂背景下的中文自然场景文字进行高效准确的检测与识别。本项目基于Yolo3 和CRNN 实现中文自然场景文字的检测与识别。

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