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基于east的文本检测与RCNN文本识别，使用Python开发，仅需OpenCV库

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简介：
本项目采用Python语言实现，结合EAST文本检测算法和RCNN文本识别技术，功能强大且易于部署，依赖单一的OpenCV库。 使用east文本检测与rcnn文本识别技术进行Python开发，并且整个项目仅依赖于OPENCV库。此外，该项目还增加了登录SQLite的相关功能。

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  • 基于east的文本检测与RCNN文本识别，使用Python开发，仅需OpenCV库
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    本项目采用Python语言实现，结合EAST文本检测算法和RCNN文本识别技术，功能强大且易于部署，依赖单一的OpenCV库。 使用east文本检测与rcnn文本识别技术进行Python开发，并且整个项目仅依赖于OPENCV库。此外，该项目还增加了登录SQLite的相关功能。
     
  • 仅用OPENCV实现的DBNET+RCNN文本检测，支持中文识别
    优质
    本项目基于OpenCV库实现了DBNET与RCNN结合的高效文本检测模型，特别优化了对中文文本的精准识别能力。 只需要使用OPENCV，并结合DBNET+RCNN的文本检测方法，可以实现对中文文本的有效检测。
     
  • 利用Python与OpenCV实现EAST模型的文本检测与识别
    优质
    本项目采用Python结合OpenCV库，实现了基于EAST模型的先进文本检测和识别技术，有效提升图像中文字信息提取效率与精度。 在使用 GPU 在实时视频流中实现文本检测之前，首先需要对 CPU 上运行的 EAST 检测模型与 GPU 运行的速度进行基准测试。 - 测量没有 GPU 时的 EAST 文本检测 FPS 吞吐率（即仅在 CPU 上运行）： ``` python text_detection_speed.py --image images/ljcd_.jpg --east frozen_east_text_detection.pb ``` - 在 GPU 下测量 EAST 文本检测 FPS 吞吐率（即在 GPU 上运行）： ``` python text_detection_speed.py --image images/ljcd_.jpg --east frozen_east_text_detection.pb --use-gpu 1 ```
     
  • Python结合OpenCV和EAST的自然场景文本检测
    优质
    本项目采用Python编程语言，集成OpenCV库与EAST文本检测算法，旨在实现高效、准确的自然场景中文本信息提取与识别。 使用方法说明可以参考这篇文章：之前下载了几遍，每次解压都失败了，文件损坏。终于成功下载后就先上传了。
     
  • EAST文本检测技术
    优质
    EAST文本检测技术是一种先进的端到端可训练模型，用于从图像中精确识别和定位文本区域，在多种场景下展现出卓越性能。 EAST算法支持文本检测，包括水平和倾斜的文本，并且运行时可以参考readme文件中的指导。
     
  • 基于EAST算法的书法文本检测
    优质
    本研究利用先进的EAST文本检测算法，针对复杂背景下的书法图像进行了深度优化与训练，有效提升了书法作品中文字信息的自动提取精度和效率。 该项目采用基于Keras实现的EAST算法来完成对书法文字的检测任务。
     
  • 自然场景中的文字识别(EAST与RCNN(CTC))
    优质
    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CTPN与DENSENET的中文文本检测与识别.zip
    优质
    本项目包含了一个结合CTPN（Connectivityaware Text Proposals Network）和DenseNet模型的系统，专门用于提高中文文本图像中的文字检测和识别精度。利用CTPN有效提取文本区域，并通过DenseNet增强特征学习能力，以实现高效的文字定位与识别任务。 基于CTPN和DENSENET的中文文本检测与识别.zip包含了使用CTPN（连接主义时空金字塔网络）和DENSENET架构进行中文文本检测及后续识别的研究成果和技术实现，适用于需要处理大量复杂场景中的中文文字信息的应用场合。
     
  • 基于OpenCV的文本识别技术(opencv-text-recognition)
    优质
    opencv-text-recognition项目利用开源计算机视觉库OpenCV进行图像处理和分析，结合先进算法实现高效准确的文字检测与识别功能。 该压缩包主要包含以下文件：用于测试的图片文件夹images，已经训练好的权重文件frozen_east_text_detection.pb，以及运行代码text_recognition.py。
     
  • 基于Python和OpenCV的车牌检测与识别
    优质
    本项目采用Python编程语言结合OpenCV库实现对图像及视频中的汽车车牌进行自动检测与字符识别，旨在提高交通管理效率。 算法思想来源于网上资源，首先通过图像边缘检测和车牌颜色定位来识别车牌位置，然后进行字符识别。代码总共有500行左右，在测试过程中发现，车牌定位的参数会受到图像分辨率、色偏以及车距的影响，并且某些车型的识别效果还有待提高。