运用tensorflow实现自然场景文字检测,keras/pytorch实现crnn+ctc实现不定长中文OCR识别 - 好文

运用tensorflow实现自然场景文字检测,keras/pytorch实现crnn+ctc实现不定长中文OCR识别

最近在学习计算机视觉相关的内容，在github上发现了非常好的项目chinese-ocr
该项目主要实现以下三个功能：
1. 文字方向检测 0、90、180、270度检测（这个功能不太实用，现实中角度不太会这么巧合）
2. 文字检测后期将切换到keras版本文本检测
实现keras端到端的文本检测及识别（项目里面有两个模型keras和pytorch，建议直接用pytorch，它的效果好很多。）
3. 不定长OCR识别
项目地址：
chinese-OCR <https://github.com/jiangxiluning/chinese-ocr>
https://github.com/jiangxiluning/chinese-ocr
<https://github.com/jiangxiluning/chinese-ocr>
其中遇到的坑有以下几个：
1、在chinese-ocr目录下运行时，会出现python的各种包找不到的情况，需要在代码中import部分将目录添加进去：类似下图

2、运行完setup.sh之后应该进入anaconda创建的chinese-ocr环境中再运行demo.py，否则很多库都找不到。
3、在运行tensorflow时可能会出现资源相关都问题，需要在代码中设置资源配置，例如按需增加资源等。
还遇到很多坑，暂时想不起来了，待更新。
总体来说，这个项目都效果还不错。下面是效果图：这是pytorch模型的结果

非常厉害的模型，收获很多！

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