?第一步：概要
基于深度學習OCR文本識別分為兩個模塊：DBNet和CRNN。
DBNet是基于分割的文本檢測算法，算法將可微分二值化模塊(Differentiable Binarization)引入了分割模型，使得模型能夠通過自適應的閾值圖進行二值化，并且自適應閾值圖可以計算損失，能夠在模型訓練過程中起到輔助效果優化的效果。經過驗證，該方案不僅提升了文本檢測的效果而且簡化了后處理過程。相較于其他文本檢測模型，DBNet在效果和性能上都有比較大的優勢，是當前常用的文本檢測算法。
CRNN 全稱為 Convolutional Recurrent Neural Network，是一種卷積循環神經網絡結構，主要用于端到端地對不定長的文本序列進行識別，不用先對單個文字進行切割，而是將文本識別轉化為時序依賴的序列學習問題，就是基于圖像的序列識別。
CRNN(Convolutional Recurrent Neural Network）是目前較為流行的圖文識別模型，可識別較長的文本序列。它包含CNN特征提取層和BLSTM序列特征提取層，能夠進行端到端的聯合訓練。 它利用BLSTM和CTC部件學習字符圖像中的上下文關系， 從而有效提升文本識別準確率，使得模型更加魯棒。預測過程中，前端使用標準的CNN網絡提取文本圖像的特征，利用BLSTM將特征向量進行融合以提取字符序列的上下文特征，然后得到每列特征的概率分布，最后通過轉錄層(CTC rule)進行預測得到文本序列。
第二步：模型結構介紹
DB文本檢測模型可以分為三個部分：
- Backbone網絡，負責提取圖像的特征
- FPN網絡，特征金子塔，結構增強特征
- Head網絡，計算文本區域概率圖
CRNN（Convolutional Recurrent Neural Network，卷積遞歸神經網絡）是這個領域內的一個代表性的框架，它融合了卷積神經網絡（CNN）和遞歸神經網絡（RNN），特別適用于對圖像中的序列文本進行識別。
第三步：搭建GUI界面
功能模塊：能支持手寫文字串識別和圖片文字串識別
第四步：整個工程的內容
提供整套代碼和模型，提供GUI界面代碼
?代碼的下載路徑（新窗口打開鏈接）：基于深度學習OCR文本識別
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