Ecosyste.ms: Awesome
An open API service indexing awesome lists of open source software.
https://github.com/chineseocr/chineseocr
yolo3+ocr
https://github.com/chineseocr/chineseocr
chinese-ocr chinese-text-detect darknet-text-detect idcard ocr opencv-dnn trainticket yolo3
Last synced: 2 days ago
JSON representation
yolo3+ocr
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/chineseocr/chineseocr
- Owner: chineseocr
- License: mit
- Created: 2018-05-01T14:27:52.000Z (over 6 years ago)
- Default Branch: app
- Last Pushed: 2022-08-29T02:53:47.000Z (over 2 years ago)
- Last Synced: 2024-12-12T10:03:46.887Z (9 days ago)
- Topics: chinese-ocr, chinese-text-detect, darknet-text-detect, idcard, ocr, opencv-dnn, trainticket, yolo3
- Language: Python
- Homepage:
- Size: 34.9 MB
- Stars: 5,957
- Watchers: 190
- Forks: 1,734
- Open Issues: 436
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
- License: LICENSE
Awesome Lists containing this project
- awesome-list - chineseocr - yolo3+ocr (Computer Vision / OCR)
README
## 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
### darknet 优化版本：https://github.com/chineseocr/darknet-ocr.git
# 训练代码（master分支）
# ocr训练数据集
ocr ctc训练数据集(压缩包解码:chineseocr)
百度网盘地址:链接: https://pan.baidu.com/s/1UcUKUUELLwdM29zfbztzdw 提取码: atwn
gofile地址:http://gofile.me/4Nlqh/uT32hAjbx 密码 https://github.com/chineseocr/chineseocr
# 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] 支持darknet 转keras, keras转darknet, pytorch 转keras模型
- [x] 身份证/火车票结构化数据识别
- [x] 新增CNN+ctc模型，支持DNN模块调用OCR，单行图像平均时间为0.02秒以下
- [ ] CPU版本加速
- [ ] 支持基于用户字典OCR识别
- [ ] 新增语言模型修正OCR识别结果
- [ ] 支持树莓派实时识别方案
## 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:
* 百度网盘:https://pan.baidu.com/s/1gTW9gwJR6hlwTuyB6nCkzQ
other-links:http://gofile.me/4Nlqh/fNHlWzVWo
复制文件夹中的所有文件到models目录
## 模型转换（非必须）
pytorch ocr 转keras ocr
``` Bash
python tools/pytorch_to_keras.py -weights_path models/ocr-dense.pth -output_path models/ocr-dense-keras.h5
```
darknet 转keras
``` Bash
python tools/darknet_to_keras.py -cfg_path models/text.cfg -weights_path models/text.weights -output_path models/text.h5
```
keras 转darknet
``` Bash
python tools/keras_to_darknet.py -cfg_path models/text.cfg -weights_path models/text.h5 -output_path models/text.weights
```
## 模型选择
``` Bash
参考config.py文件
```
## 构建docker镜像
``` Bash
##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
```
## web服务启动
``` Bash
cd chineseocr## 进入chineseocr目录
python app.py 8080 ##8080端口号，可以设置任意端口
```
## 访问服务
http://127.0.0.1:8080/ocr
## 识别结果展示
## 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
7. 语言模型实现 https://github.com/lukhy/masr