做网站网站的虚拟空间,做微网站必须要有公众号吗,东莞网络建设,自己做的网站怎么放图片本项目基于yolo3 与crnn 实现中文自然场景文字检测及识别master分支将保留一周#xff0c;后续app分支将替换为master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…本项目基于yolo3 与crnn 实现中文自然场景文字检测及识别master分支将保留一周后续app分支将替换为master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模型新增对身份证/火车票结构化数据识别新增语音模型修正OCR识别结果新增CNNctc模型支持DNN模块调用OCR单行图像平均时间为0.02秒以下优化CPU调用识别速度与GPU接近(近期更新)环境部署GPU部署 参考:setup.mdCPU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.gitmv darknet chineseocr/##编译对GPU、cudnn的支持 修改 Makefile#GPU1#CUDNN1#OPENCV0#OPENMP0make修改 darknet/python/darknet.py line 48root /root/##chineseocr所在目录lib CDLL(rootchineseocr/darknet/libdarknet.so, RTLD_GLOBAL)下载模型文件模型文件地址:复制文件夹中的所有文件到models目录模型转换pytorch ocr 转keras ocrpython tools/pytorch_to_keras.py -weights_path models/ocr-dense.pth -output_path models/ocr-dense-keras.h5darknet 转keraspython tools/darknet_to_keras.py -cfg_path models/text.cfg -weights_path models/text.weights -output_path models/text.h5keras 转darknetpython tools/keras_to_darknet.py -cfg_path models/text.cfg -weights_path models/text.h5 -output_path models/text.weights编译语言模型git clone --recursive https://github.com/parlance/ctcdecode.gitcdctcdecodepip install .下载语言模型wget https://deepspeech.bj.bcebos.com/zh_lm/zh_giga.no_cna_cmn.prune01244.klmmvzh_giga.no_cna_cmn.prune01244.klm chineseocr/models/web服务启动cdchineseocr## 进入chineseocr目录ipython app.py 8080 ##8080端口号可以设置任意端口构建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识别结果展示访问服务参考
