TensorFlow 2.0 中文手写字识别（汉字OCR）-技术圈

TensorFlow 2.0 中文手写字识别（汉字OCR）

在开始之前，必须要说明的是，本教程完全基于TensorFlow2.0 接口编写，请误与其他古老的教程混为一谈，本教程除了手把手教大家完成这个挑战性任务之外，更多的会教大家如何分析整个调参过程的思考过程，力求把人工智能算法工程师日常的工作通过这个例子毫无保留的展示给大家。另外，我们建立了一个高端算法分享平台，希望得到大家的支持：http://manaai.cn , 也欢迎大家来我们的AI社区交流： http://talk.strangeai.pro

还在玩minist？fashionmnist？不如来尝试一下类别多大3000+的汉字手写识别吧！！虽然以前有一些文章教大家如何操作，但是大多比较古老，这篇文章将用全新的TensorFlow 2.0 来教大家如何搭建一个中文OCR系统！

让我们来看一下，相比于简单minist识别，汉字识别具有哪些难点：

搜索空间空前巨大，我们使用的数据集1.0版本汉字就多大3755个，如果加上1.1版本一起，总共汉字可以分为多达7599+个类别！这比10个阿拉伯字母识别难度大很多！
数据集处理挑战更大，相比于mnist和fasionmnist来说，汉字手写字体识别数据集非常少，而且仅有的数据集数据预处理难度非常大，非常不直观，但是，千万别吓到，相信你看完本教程一定会收货满满!
汉字识别更考验选手的建模能力，还在分类花？分类猫和狗？随便搭建的几层在搜索空间巨大的汉字手写识别里根本不work！你现在是不是想用很深的网络跃跃欲试？更深的网络在这个任务上可能根本不可行！！看完本教程我们就可以一探究竟！总之一句话，模型太简单和太复杂都不好，甚至会发散！（想亲身体验模型训练发散抓狂的可以来尝试一下！）。

但是，挑战这个任务也有很多好处：

本教程基于TensorFlow2.0，从数据预处理，图片转Tensor以及Tensor的一系列骚操作都包含在内！做完本任务相信你会对TensorFlow2.0 API有一个很深刻的认识！
如果你是新手，通过这个教程你完全可以深入体会一下调参（或者说随意修改网络）的纠结性和蛋疼性！

本项目实现了基于CNN的中文手写字识别，并且采用标准的tensorflow 2.0 api 来构建！相比对简单的字母手写识别，本项目更能体现模型设计的精巧性和数据增强的熟练操作性，并且最终设计出来的模型可以直接应用于工业场合，比如 票据识别, 手写文本自动扫描 等，相比于百度api接口或者QQ接口等，具有可优化性、免费性、本地性等优点。

数据准备

在开始之前，先介绍一下本项目所采用的数据信息。我们的数据全部来自于CASIA的开源中文手写字数据集，该数据集分为两部分：

CASIA-HWDB：离线的HWDB，我们仅仅使用1.0-1.2，这是单字的数据集，2.0-2.2是整张文本的数据集，我们暂时不用，单字里面包含了约7185个汉字以及171个英文字母、数字、标点符号等；
CASIA-OLHWDB：在线的HWDB，格式一样，包含了约7185个汉字以及171个英文字母、数字、标点符号等，我们不用。

其实你下载1.0的train和test差不多已经够了，可以直接运行 dataset/get_hwdb_1.0_1.1.sh 下载。原始数据下载链接点击这里.由于原始数据过于复杂，我们使用一个类来封装数据读取过程，这是我们展示的效果：

看到这么密密麻麻的文字相信连人类都.... 开始头疼了，这些复杂的文字能够通过一个神经网络来识别出来？？答案是肯定的.... 不有得感叹一下神经网络的强大。。上面的部分文字识别出来的结果是这样的：

关于数据的处理部分，从服务器下载到的原始数据是 trn_gnt.zip 解压之后是 gnt.alz，需要再次解压得到一个包含 gnt文件的文件夹。里面每一个gnt文件都包含了若干个汉字及其标注。直接处理比较麻烦，也不方便抽取出图片再进行操作，虽然转为图片存入文件夹比较直观，但是不适合批量读取和训练, 后面我们统一转为tfrecord进行训练。

更新:实际上，由于单个汉字图片其实很小，差不多也就最大80x80的大小，这个大小不适合转成图片保存到本地，因此我们将hwdb原始的二进制保存为tfrecord。同时也方便后面训练，可以直接从tfrecord读取图片进行训练。

在我们存储完成的时候大概处理了89万个汉字，总共汉字的空间是3755个汉字。由于我们暂时仅仅使用了1.0，所以还有大概3000个汉字没有加入进来，但是处理是一样。使用本仓库来生成你的tfrecord步骤如下：

cd dataset && python3 convert_to_tfrecord.py, 请注意我们使用的是tf2.0；
你需要修改对应的路径，等待生成完成，大概有89万个example，如果1.0和1.1都用，那估计得double。

模型构建

关于我们采用的OCR模型的构建，我们构建了3个模型分别做测试，三个模型的复杂度逐渐的复杂，网络层数逐渐深入。但是到最后发现，最复杂的那个模型竟然不收敛。这个其中一个稍微简单模型的训练过程：

大家可以看到，准确率可以在短时间内达到87%非常不错，测试集的准确率大概在40%，由于测试集中的样本在训练集中完全没有出现，相对训练集的准确率来讲偏低。可能原因无外乎两个，一个事模型泛化性能不强，另外一个原因是训练还不够。

不过好在这个简单的模型也能达到训练集90%的准确率，it's a good start. 让我们来看一下如何快速的构建一个OCR网络模型：

def build_net_003(input_shape, n_classes):
    model = tf.keras.Sequential([
        layers.Conv2D(input_shape=input_shape, filters=32, kernel_size=(3, 3), strides=(1, 1),
                      padding='same', activation='relu'),
        layers.MaxPool2D(pool_size=(2, 2), padding='same'),
        layers.Conv2D(filters=64, kernel_size=(3, 3), padding='same'),
        layers.MaxPool2D(pool_size=(2, 2), padding='same'),

        layers.Flatten(),
        layers.Dense(n_classes, activation='softmax')
    ])
    return model

这是我们使用keras API构建的一个模型，它足够简单，仅仅包含两个卷积层以及两个maxpool层。下面我们让大家知道，即便是再简单的模型，有时候也能发挥出巨大的用处，对于某些特定的问题可能比更深的网络更有用途。关于这部分模型构建大家只要知道这么几点：

如果你只是构建序列模型，没有太fancy的跳跃链接，你可以直接用keras.Sequential 来构建你的模型；
Conv2D中最好指定每个参数的名字，不要省略，否则别人不知道你的写的事输入的通道数还是filters。

最后，在你看完本篇博客后，并准备自己动手复现这个教程的时候，可以思考一下为什么下面这个模型就发散了呢？（仅仅稍微复杂一点）：


def build_net_002(input_shape, n_classes):
    model = tf.keras.Sequential([
        layers.Conv2D(input_shape=input_shape, filters=64, kernel_size=(3, 3), strides=(1, 1),
                      padding='same', activation='relu'),
        layers.MaxPool2D(pool_size=(2, 2), padding='same'),
        layers.Conv2D(filters=128, kernel_size=(3, 3), padding='same'),
        layers.MaxPool2D(pool_size=(2, 2), padding='same'),
        layers.Conv2D(filters=256, kernel_size=(3, 3), padding='same'),
        layers.MaxPool2D(pool_size=(2, 2), padding='same'),

        layers.Flatten(),
        layers.Dense(1024, activation='relu'),
        layers.Dense(n_classes, activation='softmax')
    ])
    return model

数据输入

其实最复杂的还是数据准备过程啊。这里着重说一下，我们的数据存入tfrecords中的事image和label，也就是这么一个example：

 example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(
                        feature={
                            "label": tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[index])),
                            'image': tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[img.tobytes()])),
                            'width': tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[w])),
                            'height': tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[h])),
                        }))

然后读取的时候相应的读取即可，这里告诉大家几点坑爹的地方：

将numpyarray的bytes存入tfrecord跟将文件的bytes直接存入tfrecord解码的方式事不同的，由于我们的图片数据不是来自于本地文件，所以我们使用了一个tobytes()方法存入的事numpy array的bytes格式，它实际上并不包含维度信息，所以这就是坑爹的地方之一，如果你不同时存储width和height，你后面读取的时候便无法知道维度，存储tfrecord顺便存储图片长宽事一个好的习惯.
关于不同的存储方式解码的方法有坑爹的地方，比如这里我们存储numpy array的bytes，通常情况下，你很难知道如何解码。。（不看本教程应该很多人不知道）

最后load tfrecord也就比较直观了：

def parse_example(record):
    features = tf.io.parse_single_example(record,
                                          features={
                                              'label':
                                                  tf.io.FixedLenFeature([], tf.int64),
                                              'image':
                                                  tf.io.FixedLenFeature([], tf.string),
                                          })
    img = tf.io.decode_raw(features['image'], out_type=tf.uint8)
    img = tf.cast(tf.reshape(img, (64, 64)), dtype=tf.float32)
    label = tf.cast(features['label'], tf.int64)
    return {'image': img, 'label': label}


def parse_example_v2(record):
    """
    latest version format
    :param record:
    :return:
    """
    features = tf.io.parse_single_example(record,
                                          features={
                                              'width':
                                                  tf.io.FixedLenFeature([], tf.int64),
                                              'height':
                                                  tf.io.FixedLenFeature([], tf.int64),
                                              'label':
                                                  tf.io.FixedLenFeature([], tf.int64),
                                              'image':
                                                  tf.io.FixedLenFeature([], tf.string),
                                          })
    img = tf.io.decode_raw(features['image'], out_type=tf.uint8)
    # we can not reshape since it stores with original size
    w = features['width']
    h = features['height']
    img = tf.cast(tf.reshape(img, (w, h)), dtype=tf.float32)
    label = tf.cast(features['label'], tf.int64)
    return {'image': img, 'label': label}


def load_ds():
    input_files = ['dataset/HWDB1.1trn_gnt.tfrecord']
    ds = tf.data.TFRecordDataset(input_files)
    ds = ds.map(parse_example)
    return ds

这个v2的版本就是兼容了新的存入长宽的方式，因为我第一次生成的时候就没有保存。。。最后入坑了。注意这行代码：

    img = tf.io.decode_raw(features['image'], out_type=tf.uint8)

它是对raw bytes进行解码，这个解码跟从文件读取bytes存入tfrecord的有着本质的不同。同时注意type的变化，这里以unit8的方式解码，因为我们存储进去的就是uint8.

训练过程

不瞒你说，我一开始写了一个很复杂的模型，训练了大概一个晚上结果准确率0.00012，发散了。后面改成了更简单的模型才收敛。整个过程的训练pipleline：

def train():
    all_characters = load_characters()
    num_classes = len(all_characters)
    logging.info('all characters: {}'.format(num_classes))
    train_dataset = load_ds()
    train_dataset = train_dataset.shuffle(100).map(preprocess).batch(32).repeat()

    val_ds = load_val_ds()
    val_ds = val_ds.shuffle(100).map(preprocess).batch(32).repeat()

    for data in train_dataset.take(2):
        print(data)

    # init model
    model = build_net_003((64, 64, 1), num_classes)
    model.summary()
    logging.info('model loaded.')

    start_epoch = 0
    latest_ckpt = tf.train.latest_checkpoint(os.path.dirname(ckpt_path))
    if latest_ckpt:
        start_epoch = int(latest_ckpt.split('-')[1].split('.')[0])
        model.load_weights(latest_ckpt)
        logging.info('model resumed from: {}, start at epoch: {}'.format(latest_ckpt, start_epoch))
    else:
        logging.info('passing resume since weights not there. training from scratch')

    if use_keras_fit:
        model.compile(
            optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(),
            loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(),
            metrics=['accuracy'])
        callbacks = [
            tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(ckpt_path,
                                               save_weights_only=True,
                                               verbose=1,
                                               period=500)
        ]
        try:
            model.fit(
                train_dataset,
                validation_data=val_ds,
                validation_steps=1000,
                epochs=15000,
                steps_per_epoch=1024,
                callbacks=callbacks)
        except KeyboardInterrupt:
            model.save_weights(ckpt_path.format(epoch=0))
            logging.info('keras model saved.')
        model.save_weights(ckpt_path.format(epoch=0))
        model.save(os.path.join(os.path.dirname(ckpt_path), 'cn_ocr.h5'))