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深度学习(二十六)——OCR(1)

2018-01-03

OCR

概述

光学字符识别(Optical Character Recognition, OCR),是指对文本资料的图像文件进行分析识别处理,获取文字及版面信息的过程。

与之类似的还有手写文本识别(Handwritten Text Recognition, HTR)。

https://pearocr.com/

一个免费的在线OCR网站

华中科大白翔教授的实验室算是目前国内OCR做的比较好的了。

白翔的个人主页:

http://cloud.eic.hust.edu.cn:8071/~xbai/

该主页上有一个OCR方面的综述,是入门的最好资料。

http://www.cnblogs.com/lillylin/

这是一个OCR方面的blog。对白翔的论文,几乎都有阅读笔记。

https://github.com/hwalsuklee/awesome-deep-text-detection-recognition

Github:深度学习文本检测识别(OCR)精选资源汇总

近年来场景文字检测工作主要分为两大类:

  • 自上而下的方法主要借鉴的是通用物体检测的思路,并且根据文字的特点设计相应的检测模型。这类方法通常难以处理不规则文本的检测问题。

  • 自下而上的方法,通常先学习文本行的基本组成单元,然后进行单元之间的组合得到文本行检测框。由于其灵活的表征方式,对不规则形状的文本检测有着天然的优势。

自下而上的方法按照组成单元的不同又分为两类:组成单元为像素的基于分割的方法,以及组成单元为文字块的基于单元组合的方法。但是,自下而上的方法通常很难区分密集文本。密集文本检测问题是文本检测中一个广泛存在的难点问题。

tesseract

linux下可以使用tesseract作为OCR工具。当然这个工具目前使用的还是传统算法。

4.0版本加入了基于LSTM的神经网络技术。

安装方法:

sudo apt install tesseract-ocr libtesseract-dev tesseract-ocr-chi-sim

使用方法:

tesseract ./111.png 1 -l chi_sim+eng

车牌识别

2010年的时候车牌检测用AdaBoost,铺天盖地的Boosting/SVM,以及各种魔改。

2020年的时候车牌检测全部用Scrfd了,铺天盖地的CNN网络,种类多到叫不上名字。

2030年的时候车牌检测又是啥呢?不知道,说不清。


https://github.com/liuruoze/EasyPR

一个开源的中文车牌识别系统。(使用传统算法)

https://blog.csdn.net/Relocy/article/details/78629441

HyperLPR:一个基于深度学习的支持多种车牌的中文开源车牌识别框架

https://blog.csdn.net/yang_daxia/article/details/90408160

车牌识别论文survey

https://mp.weixin.qq.com/s/6dsufEVsuEILa1gSOBt32w

用于提高车牌识别的单幅噪声图像去噪和校正

https://mp.weixin.qq.com/s/ynpqG7Vfu5b8lYNW6Y-TpA

快准狠!Intel论文揭示自家车牌识别算法:LPRNet

https://mp.weixin.qq.com/s/JIoTsadw4JBkr0e40RwVQQ

这篇论文开源的车牌识别系统打败了目前最先进的商业软件

https://mp.weixin.qq.com/s/fqpZ8EHgiNupXumvTMSecw

北大团队研发“车脸”识别系统,不看车牌看外观特征实现精确识别

https://mp.weixin.qq.com/s/Shz6BmsOrtbEFtoJRSkl9A

简单车牌检测

https://mp.weixin.qq.com/s/iwPI8g2JwabwiCO8kfw8Hw

用开源工具DIY车牌识别系统

https://mp.weixin.qq.com/s/0Lh8821SbDdmM7IZS3IEBg

构建自动车牌识别系统

https://mp.weixin.qq.com/s/plUxIatkBHd2jjnsMy2nmw

基于OpenCV的车牌识别

CRNN

CRNN是白翔小组的作品。

论文:

《An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition》

代码:

https://github.com/bgshih/crnn

参考:

https://mp.weixin.qq.com/s/UEGvnNwKW315S68ye4QITQ

一文带你搞懂OCR识别算法CRNN:解析+源码

https://mp.weixin.qq.com/s/XFrgmdEz1d9vg6U0hYr7Qw

中英文文字检测与识别项目(CTPN+CRNN+CTC Loss原理讲解)

ASTER

ASTER也是白翔小组的作品。

《ASTER: An Attentional Scene Text Recognizer with Flexible Rectification》

代码:

https://github.com/bgshih/aster

参考:

https://www.cnblogs.com/lillylin/p/9315180.html

论文阅读笔记

https://mp.weixin.qq.com/s/Ai43GvLsEtFrfArHUvqLXg

Aster:具有柔性矫正功能的注意力机制场景文本识别方法

CTPN

https://zhuanlan.zhihu.com/p/34757009

场景文字检测—CTPN原理与实现

https://mp.weixin.qq.com/s/lV2yjhvnRLDfNbZXOSjofg

ctpn:图像文字检测方法

https://mp.weixin.qq.com/s/yxNIw8WDkJZ782HSDyfniw

深度解析文本检测网络CTPN

参考

https://mp.weixin.qq.com/s/h7HVyGbmtLmNVJp4p0rCRQ

字符识别(OCR)相关工具/库/教材/论文等资源整理

https://mp.weixin.qq.com/s/XvtmPUbS2KV0zNXTPgtgDA

史上最全端到端场景文本检测识别资源合集(14篇重要论文 + 5个开源代码 + 49个实验结果 + 222个统计信息)

https://mp.weixin.qq.com/s/qLPfs5nHCVn5J-q3CbeECg

史上最全场景文字识别资源汇集(56篇重要论文 + 20 个开源代码 + 330 个实验结果 + 1882个统计信息)

https://mp.weixin.qq.com/s/rsJZ3R71gSAC4T501-LSQA

史上最全场景文字检测资源合集(70篇重要论文 + 15个开源代码 + 176个实验结果 +

https://mp.weixin.qq.com/s/k_pYPq4QO1aR7DImLSCgoQ

OCR100篇相关论文与代码,从文本识别到验证码识别

https://mp.weixin.qq.com/s/KFgC8zHWS7ysb9GfbkfLRA

OCR技术简介

https://zhuanlan.zhihu.com/p/65707543

文字OCR方法整理

https://mp.weixin.qq.com/s/0ysaJGNslckesv21o752FA

图像OCR年度进展

https://mp.weixin.qq.com/s/VIEsfc4qKAGsi-O9LD4mng

深度学习在OCR中的应用

https://blog.csdn.net/linolzhang/article/details/82780071

OCR文字识别

https://mp.weixin.qq.com/s/TDlxB6F8wwkcTgqPuWJQPw

如何构建识别图像中字符的自动程序?一文解读OCR与HTR

https://www.cnblogs.com/skyfsm/category/1123384.html

一个OCR方面的blog

https://zhuanlan.zhihu.com/c_1261635421517598720

一个OCR方面的专栏

https://mp.weixin.qq.com/s/WmsHrTIMJhSt8MtFO7-yXA

证件全文本OCR技术,了解一下

https://zhuanlan.zhihu.com/p/21344595

端到端的OCR:验证码识别(LSTM+CTC)

http://www.jianshu.com/p/86489f1afd36

端到端的OCR:基于CNN的实现

http://www.jianshu.com/p/4fadf629895b

端到端的OCR:LSTM+CTC的实现

https://mp.weixin.qq.com/s/AGmxdVSw8F0z-NdkhFtPUg

一文全览,深度学习时代下,复杂场景下的OCR如何实现?

https://mp.weixin.qq.com/s/F1d_pZQoVeUd9Uy5Z0Hc1Q

深度学习时代的OCR

https://mp.weixin.qq.com/s/axpA7Y_Rhiols5bDIdc6jg

Tesseract-OCR 3.0.1训练自己的语言库之图像文字识别

http://mp.weixin.qq.com/s/n8C80a3B54FhrCe-GhhcDA

文档扫描:深度神经网络在移动端的实践

https://mp.weixin.qq.com/s/NT9dTaTvX8T-NTbtv4OWaQ

最新《自然场景中文本检测与识别》综述论文,26页pdf

https://mp.weixin.qq.com/s/MYhQt9uC16BadiZKWjPTzA

华中科技大学提出多向文本检测方法:基于角定位与区域分割

http://ilovin.me/2017-04-23/tensorflow-lstm-ctc-input-output/

tensorflow LSTM+CTC/warpCTC使用详解

https://mp.weixin.qq.com/s/k0dRu1wx49HTi_oJYJEGPw

阿里提出IncepText:全新多向场景文本检测模块

https://mp.weixin.qq.com/s/h3VaKs0Pc44n-hXYNlkALA

开源OCR文字识别软件Calamari

https://mp.weixin.qq.com/s/FjoJA0gF4LgsB8hw24I0EQ

华科白翔老师团队ECCV2018 OCR论文:Mask TextSpotter

https://mp.weixin.qq.com/s/SulL2Y83xUlkv8qFbu6K7w

Mask TextSpotter v3来了!最强端到端文本识别模型

https://mp.weixin.qq.com/s/x-_fuVPgDYnle23IDsYCTw

百度深度学习图像识别决赛代码分享

https://mp.weixin.qq.com/s/r7GaYsdKLELXPmW5u2ysPw

OpenCV深度学习文本检测示例程序(EAST text detector)

https://mp.weixin.qq.com/s/Twki3TeNWwj_SqP9chXuxw

AdvancedEAST高效场景文本检测

https://mp.weixin.qq.com/s/PyV0Ml9ppTx0HZvz5VTe-Q

ICPR图像识别与检测挑战赛冠军方案出炉,基于偏旁部首来识别Duang字

https://mp.weixin.qq.com/s/gxpDyd5Lf0fmNZwFrJJZzg

OCR大突破:Facebook推出大规模图像文字检测识别系统——Rosetta

https://mp.weixin.qq.com/s/zeN-QYXBZzVtWUH10DXjVw

Facebook的新AI“Rosetta”会识别表情包,还会删帖

https://mp.weixin.qq.com/s/lVRIy6DdwfRxdoVW3qFiNg

OCR如何读取皱巴巴的文件?深度学习在文档图像形变矫正的应用详解

https://mp.weixin.qq.com/s/-KdR3buxFOrPE-w-IMLQ9A

最强开源OCR!印刷体古籍文字识别超越著名商业软件ABBYY

http://mp.weixin.qq.com/s/rS4xCsytYGqBLMUzlyA12A

构建多层感知器神经网络对数字图片进行文本识别

https://mp.weixin.qq.com/s/qTnFQK0CkvdJfZaKj2wUtQ

海康威视联合提出注意力聚焦网络FAN:提升场景文本识别精确度

https://zhuanlan.zhihu.com/p/50521715

云从科技在自然场景OCR任务取得技术突破

https://zhuanlan.zhihu.com/p/51397423

SPCNet

https://mp.weixin.qq.com/s/9f158VM_FoNVuODNER-BUw

端到端的弯曲文本检测与识别

https://mp.weixin.qq.com/s/J5DGF3JRZxk1-fAQSQNvkQ

MORAN文本识别算法开源,刷新多个OCR数据集state-of-the-art

https://mp.weixin.qq.com/s/cLB2CPjLVJAuDVVmHRKHEA

弯曲文字检测之SPCNet

https://mp.weixin.qq.com/s/gKsfsRxsbfXGOsSqeQEDbw

CVPR2019:文本检测算法综述

https://mp.weixin.qq.com/s/H2VjRKMsuL_yrhP_v_LiVQ

自然场景文本检测与识别中的深度学习方法综述

https://zhuanlan.zhihu.com/p/68058851

自然场景下的文字检测:从多方向迈向任意形状

https://mp.weixin.qq.com/s/jO2xc7Ri6TvrHyXHH0uX4w

金山WPS:基于本地TensorFlow Lite和AI云服务的文档矫正功能

https://mp.weixin.qq.com/s/3t8yzjMXiZwgqBb8izVfFg

场景文字检测模型PixelLink详解与使用

https://zhuanlan.zhihu.com/p/68356509

TensorFlow 2.0中文手写字识别(汉字OCR)

https://mp.weixin.qq.com/s/F0bPat3KUEVnej77OdfYAg

文本检测大满贯!自适应文本区域表示改进形状任意的文本检测

https://mp.weixin.qq.com/s/QwkKqybzW0tYcGojQg9r2w

深度学习场景文字检测识别,20页综述带你了解领域最新动态

https://mp.weixin.qq.com/s/j8Xvj7OSoFZp-zIrd3Xjow

华科提出对称性约束的校正网络ScRN,显著改进场景文本识别

https://github.com/ctripcorp/C-OCR

携程自研的OCR项目

https://mp.weixin.qq.com/s/fZN8mtZdB4Fd6gj2dAKURw

金连文:“文字检测与识别:现状及展望”

https://mp.weixin.qq.com/s/_GU5y7v8HNDOjEGvWh8Fkw

旷视研究院提出文字检测新方法:像素聚合网络PAN

https://mp.weixin.qq.com/s/rWqmIfgNGoC4D2wl8INmtQ

OCR深度实践系列:图像预处理

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