chineseocr/keras-yolo3-text

运用yolo3实现自然场景文字检测

本项目基于yolo3 与crnn 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

• 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
• 身份证/火车票结构化数据识别
• 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

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

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