1.OCR综述 OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)是指对图像进行分析识别处理,获取文字和版面信息的过程,是典型的计算机视觉任务,通常由文本检测和文本识别两个子任务构成。 文字检测:将图片中的文字区域位置检测出来(如图1(b)所示); 文字识别:对文字区域中的文字进行识别(如图1(c)所示)。 OCR发展历程 ...
OCR 可建模为时序依赖的文本图像问题,然后使用 CTC(Connectionist Temporal Classification, CTC)的损失函数来对 CNN 和 RNN 进行端到端的联合训练。 1.2.4.1 序列合并机制 我们现在要将 RNN 输出的序列翻译成最终的识别结果,RNN 进行时序分类时,不可避免地会出现很多冗余信息,比如一个字母被连续识别两次,这就需要一...
在训练阶段CRNN将特征图像统一缩放到w×32,而在测试阶段对于输入的图片拉伸会导致识别率降低。CRNN保持输入图像尺寸比例,但是图像的高度h必须统一为32,卷积特征图的尺寸动态决定了LSTM的时序长度(时间步长)。 CRNN OCR文本识别模型以其独特的架构和卓越的性能,在图像文本识别领域展现出了强大的生命力和应用潜力。随着...
1.OCR综述 OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)是指对图像进行分析识别处理,获取文字和版面信息的过程,是典型的计算机视觉任务,通常由文本检测和文本识别两个子任务构成。 文字检测:将图片中的文字区域位置检测出来(如图1(b)所示); 文字识别:对文字区域中的文字进行识别(如图1(c)所示)。 OCR发展历程 ...
1.OCR综述 OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)是指对图像进行分析识别处理,获取文字和版面信息的过程,是典型的计算机视觉任务,通常由文本检测和文本识别两个子任务构成。 文字检测:将图片中的文字区域位置检测出来(如图1(b)所示); 文字识别:对文字区域中的文字进行识别(如图1(c)所示)。
本文主要介绍第一种框架CRNN+CTC,对应TensorFlow1.15实现代码如下。本文介绍的CRNN网络结构都基于此代码。另外该代码已经支持不定长英文识别。 需要说明该代码非常简单,只用于原理介绍,也无法识别中文。 CRNN基本网络结构 图4 CRNN网络结构(此图按照本文给出的github实现代码画的) ...
在了解了如何检测到文本之后,我们需要识别出检测文本内的文字信息。在文本识别完成之后,整个OCR光学字符识别的过程才算基本完成。那么,本次课程主要讲述识别文本的算法。 一.算法简介 检测出的文本片段一般是一行文字,具有sequence-like属性,因此此类文本识别归属为image-based sequence recognition的问题。这就与常规的物...
1.OCR综述 OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)是指对图像进行分析识别处理,获取文字和版面信息的过程,是典型的计算机视觉任务,通常由文本检测和文本识别两个子任务构成。 文字检测:将图片中的文字区域位置检测出来(如图1(b)所示); 文字识别:对文字区域中的文字进行识别(如图1©所示)。
本文将带您深入探索OCR技术的实战应用,特别是如何利用CRNN(Convolutional Recurrent Neural Network,卷积循环神经网络)模型实现高效、准确的文字识别。 CRNN模型简介 CRNN是一种专为图像序列识别设计的神经网络模型,由卷积层、循环层和转录层三部分组成。该模型结合了CNN(卷积神经网络)在图像特征提取方面的优势和RNN(循环...
1.OCR综述 OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)是指对图像进行分析识别处理,获取文字和版面信息的过程,是典型的计算机视觉任务,通常由文本检测和文本识别两个子任务构成。 文字检测:将图片中的文字区域位置检测出来(如图1(b)所示); 文字识别:对文字区域中的文字进行识别(如图1©所示)。