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zergmk2/chineseocr

 
 

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本项目基于yolo3crnn 实现中文自然场景文字检测及识别

实现功能

  • 文字方向检测 0、90、180、270度检测(支持dnn/tensorflow)
  • 支持(darknet/opencv dnn /keras)文字检测,支持darknet/keras训练
  • 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)
  • 支持darknet 转keras, keras转darknet, pytorch 转keras模型
  • 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
CPU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:

复制文件夹中的所有文件到models目录

模型转换

pytorch ocr 转keras ocr

python tools/pytorch_to_keras.py  -weights_path models/ocr-dense.pth -output_path models/ocr-dense-keras.h5

darknet 转keras

python tools/darknet_to_keras.py -cfg_path models/text.cfg -weights_path models/text.weights -output_path models/text.h5

keras 转darknet

python tools/keras_to_darknet.py -cfg_path models/text.cfg -weights_path models/text.h5 -output_path models/text.weights

web服务启动

cd chineseocr## 进入chineseocr目录
ipython app.py 8080 ##8080端口号,可以设置任意端口

构建docker镜像

##下载Anaconda3 python 环境安装包(https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh) 放置在chineseocr目录下   
##建立镜像   
docker build -t chineseocr .   
##启动服务   
docker run -d -p 8080:8080 chineseocr /root/anaconda3/bin/python app.py

识别结果展示

访问服务

http://127.0.0.1:8080/ocr

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
  6. darknet keras 模型转换参考 参考:https://www.cnblogs.com/shouhuxianjian/p/10567201.html

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No releases published

Packages

No packages published

Languages

  • Jupyter Notebook 87.0%
  • Python 9.2%
  • JavaScript 2.6%
  • CSS 0.5%
  • HTML 0.3%
  • Cuda 0.3%
  • Other 0.1%