# CRNN(CNN+RNN+CTCLoss)
Text recognition
# 如何去测试
1.加载模型,将模型放入./model/中
download the model from https://pan.baidu.com/s/1yCxzZE0qugHL-FZRHeW3CA
2.向test_img_list中添加需要测试的图片列表
test_img_list = ['/home/tony/ocr/test_data/00023.jpg']
3.运行模型
python3 test_crnn.py
# 如何去train
1.处理train 数据集
python3 ./utils/make_data.py
2.训练网络
python3 train.py
| Prediction | Image |
|------------ |------- |
| 忆王子山 | ![1](samples/00032.jpg "1") |
| 李重元 | ![2](samples/00033.jpg "2") |
| 萋萋芳草忆王孙。柳楼空断魂,未字声昏不无闲。欲黄昏,雨打我花 | ![3](samples/00034.jpg "3") |
| “闲门】 | ![4](samples/00035.jpg "4") |
| 剑熊近 | ![5](samples/00036.jpg "5") |
| 袁去华 | ![6](samples/00037.jpg "6") |
| 夜来雨,赖倚得东风吹住。海棠正娥绕处,且留取。悄庭户,试细听莺啼 | ![7](samples/00038.jpg "7") |
| 燕,分明共人愁绪,怕春去。佳树翠阴初转年。 | ![8](samples/00039.jpg "8") |
| 重帘未卷,乍睡起,寂寞看风絮。偷弹清泪寄烟波,欲头故,为言憔 | ![9](samples/00040.jpg "9") |
| 悴如许。彩笺无数,去却寒腰,到了深无是携。断月落日山暮。 | ![10](samples/00041.jpg "10") |
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温馨提示
训练 1.处理train 数据集 python3 ./utils/make_data.py 2.训练网络 python3 train.py 测试 1.加载模型,将训练好的模型放入./model/中 2.向test_img_list中添加需要测试的图片列表 test_img_list = ['/home/tony/ocr/test_data/00023.jpg'] 3.运行模型 python3 test_crnn.py
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OCR_CRNN.zip (46个子文件)
OCR_CRNN
data
dataset_label.txt 1.29MB
word_num_dict.txt 28KB
word_onehot.txt 33KB
val_data.txt 76KB
samples
00053.jpg 23KB
00052.jpg 46KB
00037.jpg 5KB
00033.jpg 3KB
00038.jpg 45KB
00057.jpg 19KB
00051.jpg 207KB
00055.jpg 119KB
00059.jpg 250KB
00039.jpg 31KB
00041.jpg 33KB
00056.jpg 28KB
00046.jpg 72KB
00058.jpg 44KB
00034.jpg 31KB
00047.jpg 58KB
00032.jpg 3KB
00043.jpg 6KB
00042.jpg 8KB
00049.jpg 21KB
00050.jpg 216KB
00036.jpg 6KB
00045.jpg 64KB
00044.jpg 74KB
00040.jpg 39KB
00048.jpg 87KB
00035.jpg 4KB
00054.jpg 119KB
dataload.py 6KB
res.json 60KB
net.cfg 237B
test_crnn.py 5KB
model
train_step.txt 4B
crnn.py 5KB
train_crnn.py 7KB
.gitignore 70B
utlis
Transform_Data.py 4KB
net_cfg_parser.py 732B
make_data.py 5KB
analysis_data.py 6KB
train_logs
201808100110.logs 51KB
README.md 1KB
共 46 条
- 1
资源评论
- 魏水华2023-07-24这篇文件不仅仅介绍了CRNN模型,还详细讨论了CNN、RNN和CTCLoss等关键技术的原理和应用,对于想深入了解OCR技术的读者非常有价值。
- Orca是只鲸2023-07-24这篇文件结构清晰,内容准确,给读者提供了一个系统的中文OCR训练与测试指南,是一本不可多得的实用手册。
- 奔跑的楠子2023-07-24这个文件提供了一个简洁而实用的中文OCR训练与测试方法,对于OCR领域的研究者和开发者都是一个很好的参考资料。
- 練心2023-07-24作者在这个文件中提出的CRNN模型结构能够有效地应对中文OCR的挑战,对于解决汉字识别问题有着显著的效果。
- 赶路的稻草人2023-07-24作者在文中给出了大量的实验结果和比较,这些实验证明了CRNN模型在中文OCR上的卓越性能,使得读者能够更加信服地采用这一方法。
AiFool
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