OCR(Optical Character Recognition)任务主要是识别出图片中的文字，目前深度学习的方法采用两步来解决这个问题，一是文字检测网络定位文字位置，二是文字识别网络识别出文字。 关于OCR的综述参考：http://xiaofengshi.com/2019/01/05/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0-OCR_Overview/
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2024-01-30 06:30:08
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# OCR文字识别 CRNN案例（基于PyTorch）
## 引言
光学字符识别（OCR）是将文档图像中的文字内容提取为可编辑文本的技术。随着深度学习的发展，使用循环神经网络（RNN）与卷积神经网络（CNN）结合的模型，特别是CRNN（Convolutional Recurrent Neural Network），在OCR任务中表现出了优越的性能。本文将使用PyTorch框架进行一个简单的OC
原创
2024-09-28 05:59:46
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CRNN：文本序列识别文本序列识别是图像领域的一个常见问题。一般来说，从自然场景图片中识别文字需要两步，首先定位图像中的文字位置，然后对文字序列进行识别。 文字检测：解决的问题是哪里有文字，文字的范围有多长。 文字识别：对定位好的文字区域进行识别，主要解决的问题是每个文字是什么，将图像中的文字区域进转化为字符信息。 文章目录CRNN：文本序列识别一、相关背景介绍二、CRNN模型结构三、实验结果四、
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2024-03-26 10:56:43
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1.学习内容：文字识别算法总结1.CTPN2.CNN+RNN3.CNN+STN+RNN算法汇总先介绍CNN+RNN文字识别#CNN+RNNfrom tensorflow.keras import backend as Kfrom tensorflow.keras.models import *from tensorflow.keras.layers import *import tensorflo
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2023-09-15 21:52:12
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知乎：一文读懂CRNN+CTC文本行识别 （详解 CTC loss） 文字检测主要解决的问题是哪里有文字，文字的范围有多大，即文本行的所在位置和范围及其布局。文本识别是在文本行的基础上，对文本行内容进行识别，将图像中的文本信息转化为文字信息。文字识别主要解决的问题是每个文字是什么。所以一般来说，从自然场景图片中进行文本行识别，需要包括三个步骤：
图像预处理文字检测文本行区域对好的
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2018-11-26 11:30:00
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——全新OCR平台：表格、海外发票、财务票据、机构文档一键结构化人工智能在当下已经不再是新潮的概念，在下一代技术跃进出现之前，业务场景的落地比让人眼花缭乱的技术名词更具备现实价值。对于大部分企业客户，业务部和技术部之间的相互依赖关系共同促进了技术在内部的使用，业务需求和技术能力相辅相成。OCR技术能够把光学文字转变为计算机字符，但对于文本和数据处理工作，将纸质文档上的数据通过人工智能技术变成计算机
2021SC@SDUSC一.简介 PaddleOCR算法主要包含三个部分，分别是：DB文本检测检测框矫正CRNN文本识别在训练时，这三个模型单独进行训练，得到三个模型的训练权重，在推理预测时会把三个模型整合在一起，即PaddleOCR推理模型的最终结果是由上述三个模型串联推理而得，推理步骤大致如下：进行文本检测，得到文本位置的检测框；根据得到的文本检测框对其进行角度分类；进行文本识别。二.CRNN
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2024-06-24 06:28:50
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近年来，随着人工智能技术的不断发展和应用，拍照识别手写文字已经成为一种普遍而便捷的方式。无论是在学习、工作还是日常生活中，我们经常会遇到需要将纸上的手写文字转化为电子文档的需求。这时，拍照识别手写文字技术的出现为我们带来了非常大的便利。在现实生活中，拍照识别手写文字已经广泛应用于多个场景，例如：在学习领域，学生们可以通过拍照识别手写文字技术，将老师的讲义、同学的笔记等纸质文档快速转化为电子版，便于
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2024-09-20 16:48:33
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最近在一个爬虫项目中遇到了验证码，需要机器自动识别绕过。刚好与题主的问题类似，在这里做一些分享。在网上调研了资料和文献后，分别采用OCR识别和模板库匹配方法对不同类型验证码进行了识别。主要过程可以分解为三个步骤：1.图片清理，2.字符切分，3.字符识别。以下结合工作经验和调研内容讲解一些常用的验证码识别方法和过程。1.图片清理图片清理是为接下来的机器学习或模板匹配阶段做准备的，指通过灰度化、二值化
textcnn原理：核心点在于使用卷积来捕捉局部相关性，具体到文本分类任务中可以利用CNN来提取句子中类似 n-gram 的关键信息。textcnn详细过程：第一层是图中最左边的7乘5的句子矩阵，每行是词向量，维度=5，这个可以类比为图像中的原始像素点了。然后经过不同 filter_size的一维卷积层（这里是2,3,4），每个filter_size 有filter_num（这里是2）个输出 ch
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2023-11-24 14:33:00
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放假了，终于可以继续可以静下心写一写OCR方面的东西。上次谈到文字的切割，今天打算总结一下我们怎么得到用于训练的文字数据集。如果是想训练一个手写体识别的模型，用一些前人收集好的手写文字集就好了，比如中科院的这些数据集。但是如果我们只是想要训练一个专门用于识别印刷汉字的模型，那么我们就需要各种印刷字体的训练集，那怎么获取呢？借助强大的图像库，自己生成就行了！先捋一捋思路，生成文字集需要什么步骤：确定
简介本系列文章基于pytorch框架从零写CRNN文字识别项目，网上有很多优秀的开源代码，但是拿到一个复杂完整的工程对于新手真的太难太难看懂了，更别说优化代码。然后我最开始也是想找个视频教程或者博客教程学一下如何从零开始设计一个完整项目的，发现这方面保姆级别的教程实在是太少（可能大神都不愿意教学就好像代码不愿意写注释一样）。所以，记录一下自己学习一个项目的完整过程，后续会继续优化尝试加入atten
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2024-10-25 15:15:30
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【精选】OCR精选10个问题Q1.1.1：基于深度学习的文字检测方法有哪几种？各有什么优缺点？A：常用的基于深度学习的文字检测方法一般可以分为基于回归的、基于分割的两大类，当然还有一些将两者进行结合的方法。（1）基于回归的方法分为box回归和像素值回归。a. 采用box回归的方法主要有CTPN、Textbox系列和EAST，这类算法对规则形状文本检测效果较好，但无法准确检测不规则形状文本。b. 像
本工具基于Github上的开源项目Textshot实现，Textshot中使用了tesseract作为OCR引擎，但是其对于中文的识别效果差强人意。因此，在本工具中，选用了cnocr引擎，对原工具中的tesseract引擎进行替换，达到了良好的中英文识别效果。 索引工具效果演示Textshotcnocr项目准备使用cnocr替换tesseract总结 工具效果演示TextshotTestshot是
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2024-04-10 07:08:16
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汉字识别问题，是将各种打字、印刷或书写的汉字文本中每一个汉字的图形或图像用计算机将其辨认出来，并标注其汉字类别代码的问题。因此，汉字识别是一个图像识别问题。 汉字识别数量极大，一般在4000个以上，是实际模式识别问题中类别数量最多的模式识别问题之一，故又称之为超多类模式识别问题。
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2024-05-16 03:35:45
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现在还有很多“程序猿”、“产品汪”不知道ocr是什么，因为确实这一直是个很冷门的东西，除非有需要用到这个技术，否则谁也不会去关注这方面的信息。但是您公司也需要ocr的，您知道么？下面就由小编来给各位IT行业的精英介绍一下吧！ OCR英文全称Optical Character Recognition，光学字符识别，是指电子设备（例如扫描仪或数码
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2024-05-20 06:19:58
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写在前面最近在做模型压缩相关的工作，在训练完一个识别率不错的网络后，就开始着手尝试着用不同的方式将模型压缩得更小，以便于部署在不同的平台上，大模型精度更高，可以部署在有GPU的服务器中，小模型精度差一点点，但是模型更小，参数少，速度快，方便部署在边缘端或者移动设备。目前一共尝试了几种不同的模型压缩方案：使用mobile类型的网络代替主干（mobileNet V3、GhsotNet等）；结合知识蒸馏，使用大模型去训练小模型；通道裁剪技术；量化训练（未尝试）。最开始尝试了使用mobilenet
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2021-11-18 16:31:25
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现如今OCR文字识别软件已经出现在我们的日常生活中，许多的东西也越来越趋向于简便化。比如说，之前提交一份资料需要去打印店里纸质打一下来。现在许多的方式正在一步一步发生的改变，有的纸质资料可以通过OCR文字识别的软件识别出来进行电子档的资料保存。接下来小编教教大家如何去操作OCR文字识别软件。操作步骤：第一步：不知道大家电脑里有没有OCR文字识别软件，没有该软件的小伙伴可以在软件管家里搜索一下，找到
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2024-08-09 17:07:19
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现在还有很多“程序猿”、“产品汪”不知道ocr是什么，因为确实这一直是个很冷门的东西，除非有需要用到这个技术，否则谁也不会去关注这方面的信息。但是您公司也需要ocr的，您知道么？下面就由小编来给各位IT行业的精英介绍一下吧！ OCR英文全称Optical Character Recognition，光学字符识别，是指电子设备（例如扫描仪或数码
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2024-04-10 14:00:52
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# 使用 PyTorch 构建 CRNN 进行工业字符识别
工业字符识别是一个重要的研究领域，特别是在自动化生产和质量检测中。其核心在于能够准确快速地从图像中提取并识别字符。近年来，循环神经网络（CRNN）因其在序列建模中的优势，成为处理这类任务的一种有效方法。本文将介绍如何使用 PyTorch 框架构建一个简单的 CRNN 模型，并对其进行工业字符识别任务的训练。
## CRNN 概述
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