darknet-ocr中文自然场景文字检测及识别
darknet-ocr 是基于 darknet 框架，实现 CTPN 版本自然场景文字检测与 CNN+CTCOCR 文字识别的项目。目前支持系统：mac/ubuntu python=3.6
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
ocr 训练数据集(压缩包解码：chineseocr)
百度网盘链接：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
环境部署
GPU部署 参考:setup.md
CPU部署 参考:setup-cpu.md
下载编译 darknet
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
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
模型选择
参考config.py文件
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
Web 服务启动
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
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