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Keras-OCR: 包含CRAFT文本检测器和Keras CRNN识别模型的灵活版本

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简介:
Keras-OCR是一款集成CRAFT文本检测与CRNN识别模型的灵活框架,适用于多种场景下的光学字符识别任务。 Keras-OCR 是一个经过修饰且打包的版本,并提供了用于训练文本检测及 OCR 管道的高级 API。它支持 Python 3.6 及以上版本以及 TensorFlow 2.0 或更高版本。 安装方法如下: ``` # 使用 master 分支进行安装 pip install git+https://github.com/faustomorales/keras-ocr.git#egg=keras-ocr # 使用 PyPI 进行安装 pip install keras-ocr ``` 此软件包包括通过易于使用的实施的 CRAFT 文本检测模型和 CRNN 识别模型。以下是导入 matplotlib 和 Keras OCR 的示例代码: ```python import matplotlib.pyplot as plt import keras_ocr # Keras-OCR 将自动下载必要的资源。 ``` 以上就是对原文的主要信息进行重写后的版本,去除了链接等不必要的内容。

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客服
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  • Keras-OCR: CRAFTKeras CRNN
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    Keras-OCR是一款集成CRAFT文本检测与CRNN识别模型的灵活框架,适用于多种场景下的光学字符识别任务。 Keras-OCR 是一个经过修饰且打包的版本,并提供了用于训练文本检测及 OCR 管道的高级 API。它支持 Python 3.6 及以上版本以及 TensorFlow 2.0 或更高版本。 安装方法如下: ``` # 使用 master 分支进行安装 pip install git+https://github.com/faustomorales/keras-ocr.git#egg=keras-ocr # 使用 PyPI 进行安装 pip install keras-ocr ``` 此软件包包括通过易于使用的实施的 CRAFT 文本检测模型和 CRNN 识别模型。以下是导入 matplotlib 和 Keras OCR 的示例代码: ```python import matplotlib.pyplot as plt import keras_ocr # Keras-OCR 将自动下载必要的资源。 ``` 以上就是对原文的主要信息进行重写后的版本,去除了链接等不必要的内容。
  • Keras-OCR件:craft-mlt-25k.h5与crnn-kurapan.h5
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    该段落介绍两个关键模型文件:craft-mlt-25k.h5和crnn-kurapan.h5,它们是基于Keras框架的OCR系统中的核心组件。Craft-mlt-25k.h5主要用于检测图像中的文本区域,而Crnn-kurapan.h5则负责识别这些区域内的字符内容,共同实现高效的光学字符识别功能。 在IT领域,OCR(光学字符识别)技术是将图像中的文本转换为机器编码文本的重要工具。Keras OCR是一个用Python编写的、基于Keras库的开源OCR工具,它允许开发者轻松地训练和应用OCR模型。 有两个预训练模型文件:craft_mlt_25k.h5 和 crnn_kurapan.h5 ,它们都是针对OCR任务设计的: 1. **Craft-MLT-25k.h5 (CRAFT)**:这是一种文本检测算法,由韩国国立首尔大学的研究团队提出。它通过预测每个字符的边界框和连接性来实现文本检测,从而能够处理复杂场景中的文本,如弯曲、倾斜或部分遮挡的文本。模型的核心在于两个损失函数: affinity loss 和 bounding box loss。.h5文件是Keras保存模型权重和架构的标准格式,因此,craft_mlt_25k.h5 是训练了25,000个样本后的CRAFT模型,适用于多语言文本检测。 2. **CRNN-Kurapan.h5 (CRNN)**:这是一种结合卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN),用于序列标注任务的OCR技术。这种组合使得CNN可以提取图像特征,而RNN则负责处理这些特征并生成字符序列。Kurapan是印度尼西亚的一个OCR项目,其CRNN模型可能经过了特定优化以适应印度尼西亚语或其他类似语言的书写系统。crnn_kurapan.h5 包含这个模型的预训练权重。 使用这两个模型进行OCR工作通常涉及以下步骤: 1. **预处理**:对输入图像进行缩放、灰度化和二值化等操作,以便于后续处理。 2. **文本检测**:加载CRAFT模型,并通过预测字符区域和连接性来确定文本框。 3. **裁剪与排序**:根据检测到的文本框,从原图中裁剪出单行文本并进行正确顺序排列。 4. **识别文字**:使用CRNN模型对上述步骤得到的文字图像进行识别,输出对应的字符序列。 5. **后处理**:对OCR结果进行校正,例如去除多余的空格或纠正拼写错误。 在实际应用中,Keras OCR库提供了一个简单的API接口来整合这两个模型,从而实现端到端的OCR流程。开发者可以通过调用相应的函数加载模型,并输入图像以获取预测结果,进而快速地完成文本检测和识别任务。 通过提供CRAFT和CRNN模型,keras-ocr为处理多语言及复杂场景下的文本识别提供了强大的解决方案。结合使用这两个模型使得开发人员能够在不深入了解OCR算法细节的情况下高效实现高质量的文本识别功能。
  • keras-ocr件craft_mlt_25k.h5crnn_kurapan.h5
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    这段简介描述了两个重要的Keras-OCR模型文件:craft_mlt_25k.h5采用CRAFT算法,专为文本检测设计;而crnn_kurapan.h5则基于CRNN架构,主要用于识别图像中的文本。这两者共同实现了复杂场景下的文字提取功能,广泛应用于文档分析和自动化数据录入等领域。 keras-ocr 模型文件包括 craft_mlt_25k.h5、craft_mlt_25k.pth、crnn_kurapan.h5 和 crnn_kurapan_notop.h5。
  • OCR数据集
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    本数据集专为OCR技术设计,包含大量文本图像及其标注信息,旨在提升各类场景下的文字检测和识别精度。 OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)技术是IT领域的重要图像处理方法之一,主要用于将扫描或拍摄的图片中的文字转换为可编辑文本格式。在名为“OCR数据集——文本检测、文本识别”的资源中提供了用于训练和测试OCR模型的数据集合,包含中文、英文及繁体字三种语言的文字检测与识别任务。 以下是关于OCR技术及其相关数据集的关键知识点: 1. OCR的基本原理:基于深度学习和计算机视觉的OCR技术通过神经网络模型来识别图像中的文字。通常会进行灰度化或二值化等预处理步骤,然后利用目标检测算法定位文本区域,并最终转换为可编辑格式。 2. 文本检测:这是OCR流程的第一步,常用YOLO、SSD或Mask R-CNN这类技术以确定图片中包含的文字位置。这些方法能够识别不同形状大小的文本实例并具备一定的倾斜、扭曲和遮挡文字处理能力。 3. 文字识别:在定位好文字后,需要通过CRNN、CTC或者Transformer等模型来实现对每个字符的具体辨识工作。这类模型可以应对序列数据,并适应不同的字体与书写风格变化。 4. 多语言支持:该数据集涵盖中文、英文和繁体汉字三种语言形式,因此训练出的OCR系统必须能够处理各种不同语言特有的字符结构及其规则特性。 5. 训练与验证过程:利用提供的图像样本进行模型的学习及评估。在训练阶段让模型掌握从图像到文本映射的关系;而通过未见过的数据集则可以测试当前算法的有效性并做进一步的优化调整。 6. 应用场景:OCR技术被广泛应用于文档扫描、车牌识别、发票处理、电子阅读器以及在线翻译等众多领域。此数据集有助于开发者和研究者创建更加准确且适应多语言环境需求的文字检测与识别系统,从而提高自动化文本处理效率。 7. 数据集组成:虽然没有详细列出具体内容,但通常会包含有标注的图像样本——即每个文字或文字块都有对应的边界框及标签信息。这些图片可能来源于实际场景如街道招牌、文档页面和屏幕截图等以确保模型在现实环境中的泛化能力。 8. 模型评估指标:训练完成后可以通过准确率、召回率以及F1分数等多种标准来衡量模型性能表现,尤其是在多语言环境下还需特别关注不同语种的识别效果差异。
  • 基于KerasPython车牌
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    本项目采用深度学习框架Keras构建Python车牌识别系统,利用卷积神经网络技术有效提取图像特征,实现精准高效的车牌号码与字符识别。 基于Python的车牌识别系统使用了Keras网络模型,并包含了图像预处理代码以及训练完成的模型。
  • Python利用TensorFlow、KerasPyTorch进行自然场景及端到端OCR
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    本项目运用Python结合TensorFlow、Keras与PyTorch框架,致力于开发针对自然场景中的文字检测技术,并实现端到端的中文光学字符识别(OCR)系统。 使用Python 3.6 和 TensorFlow 实现自然场景文字检测,并利用 Keras 或 PyTorch 来实现 CTPN、CRNN 及 CTC 技术以完成不定长场景文字的 OCR 识别任务。
  • 基于Python、OpenCVKeras目标人脸
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    本项目利用Python语言结合OpenCV库进行目标人脸检测,并通过Keras实现深度学习模型的人脸识别,旨在提供高效准确的人脸处理解决方案。 实现目标:在人群中迅速找到特定的人脸(从数据库中找出目标人脸)。解决思路包括以下步骤: 输入 > 人脸检测 > 人脸识别 > 输出 输入可以连接视频流以实现实时检测,输出结果则可连接到显示人脸框的可视化工具。 所需工具: - Python - OpenCV - Keras 第一步:人脸检测 我们有一系列包含人脸的照片(数据来源于百度图片),需要从中识别并裁剪出每个人脸,并保存下来。对于含有目标人物的人脸照片,使用了两种不同的方案进行测试: 1. 使用OpenCV的Haar级联分类器: 优点是速度快、适用于大图中小尺寸的脸部检测。 缺点是在误报率方面表现不佳。 接下来可以继续执行人脸特征识别等步骤。
  • 解读网络CRNN
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    CRNN是一种用于文本识别的深度学习模型,结合了卷积神经网络(CNN)进行特征提取和循环神经网络(RNN)处理序列信息的优点,特别适用于场景文字识别等任务。 CRNN(Convolutional Recurrent Neural Network)主要用于端到端地对不定长的文本序列进行识别,无需先对单个文字进行切割,而是将文本识别问题转化为基于图像的序列学习问题。 整个CRNN网络结构包含三部分: 1. CNN(卷积层),使用深度CNN从输入图像中提取特征,并生成特征图; 2. RNN(循环层),采用双向RNN(BLSTM)对上述提取到的特征序列进行预测,通过对每个特征向量的学习输出预测标签分布; 3. CTC loss(转录层),利用CTC损失函数将从循环层获取的一系列标签分布转换成最终的标签序列。
  • Darknet及CNN+CTC OCR项目
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    本项目聚焦于暗网环境下的文本检测与识别技术研究,采用深度学习方法,结合Darknet框架进行高效准确的文字检测,并运用CNN结合CTC机制优化OCR模型,实现复杂背景中的高质量文字识别。 本项目基于Darknet框架实现CTPN版本的自然场景文字检测与CNN+CTCOCR的文字识别功能。在CPU版本下,当最短边为608时,检测速度小于1秒;支持使用Darknet直接训练CTPN和CNN + CTC OCR(相关文档正在整理中)。
  • 使用TensorFlowKeras/PyTorch进行自然场景及端到端中OCR项目源码、与数据集
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    本项目采用TensorFlow/Keras和PyTorch框架,致力于开发自然场景中的文字检测及端到端的中文OCR识别技术。包含完整源码、预训练模型以及相关数据集。 使用tf实现自然场景中的文字检测,并通过keras或pytorch实现CTPN+CRNN+CTC来完成不定长的场景文字OCR识别。此方法可以进行0、90、180、270度的文字方向检测。 该方案分为三个网络: 1. 文本方向检测网络:使用预训练的VGG16模型。 2. 文本区域检测网络:采用CTPN(CNN+RNN)架构。 3. EndToEnd文本识别网络:使用CRNN(CNN+GRU/LSTM+CTC)。 运行测试时,只需在demo.py中写入测试图片路径。若想查看ctpn的检测结果,则需要修改./ctpn/ctpn/other.py 文件中的draw_boxes函数,在该函数的最后一部分添加cv2.imwrite(dest_path,img),这样可以获取到文字区域框及图像OCR识别的结果。