自然场景OCR（YOLOv3+CTPN+CRNN）检测.zip

## 本项目基于[yolo3](https://github.com/pjreddie/darknet.git) 与[crnn](https://github.com/meijieru/crnn.pytorch.git) 实现中文自然场景文字检测及识别 # 实现功能 - [x] 文字方向检测 0、90、180、270度检测（支持dnn/tensorflow） - [x] 支持(darknet/opencv dnn /keras)文字检测,支持darknet/keras训练 - [x] 不定长OCR训练(英文、中英文) crnn\dense ocr 识别及训练 ,新增pytorch转keras模型代码(tools/pytorch_to_keras.py) - [x] 新增对身份证/火车票结构化数据识别 ## 环境部署 GPU部署 参考:setup.md GPU部署 参考:setup-cpu.md ### 下载编译darknet(如果直接运用opencv dnn或者keras yolo3 可忽略darknet的编译) ``` git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git mv darknet chineseocr/ ##编译对GPU、cudnn的支持 修改 Makefile #GPU=1 #CUDNN=1 #OPENCV=0 #OPENMP=0 make ``` 修改 darknet/python/darknet.py line 48 root = '/root/'##chineseocr所在目录 lib = CDLL(root+"chineseocr/darknet/libdarknet.so", RTLD_GLOBAL) ## 下载模型文件 模型文件地址: * [baidu pan](https://pan.baidu.com/s/1gTW9gwJR6hlwTuyB6nCkzQ) * [google drive](https://drive.google.com/drive/folders/1XiT1FLFvokAdwfE9WSUSS1PnZA34WBzy?usp=sharing) 复制文件夹中的所有文件到models目录 ## web服务启动 ``` Bash cd chineseocr## 进入chineseocr目录 ipython app.py 8080 ##8080端口号，可以设置任意端口 ``` ## 识别结果展示 <img width="500" height="300" src="https://github.com/chineseocr/chineseocr/blob/master/test/train-demo.png"/> <img width="500" height="300" src="https://github.com/chineseocr/chineseocr/blob/master/test/idcard-demo.png"/> <img width="500" height="300" src="https://github.com/chineseocr/chineseocr/blob/master/test/img-demo.png"/> <img width="500" height="300" src="https://github.com/chineseocr/chineseocr/blob/master/test/line-demo.png"/> ## Play with Docker Container(镜像有些滞后) ``` Bash docker pull zergmk2/chineseocr docker run -d -p 8080:8080 zergmk2/chineseocr ``` ## 访问服务 http://127.0.0.1:8080/ocr <img width="500" height="300" src="https://github.com/chineseocr/chineseocr/blob/master/test/demo.png"/> ## 参考 1. yolo3 https://github.com/pjreddie/darknet.git 2. crnn https://github.com/meijieru/crnn.pytorch.git 3. ctpn https://github.com/eragonruan/text-detection-ctpn 4. CTPN https://github.com/tianzhi0549/CTPN 5. keras yolo3 https://github.com/qqwweee/keras-yolo3.git