基于dnn的車牌識別_自然場景中文文字識別,身份證火車票都能識別

圖像處理中OCR(Optical Character Recognition光學字符識別)場景非常多,也給大家的工作生活帶來了很多便利,比如車牌識別就能管理停車場車輛的出入,快遞時只需給一個帶有快遞信息的圖就能自動解析上傳發件信息和收件信息,再比如我們很多時候需要綁定銀行卡要輸入好長一串數字實數麻煩也只需要對著銀行卡拍照即可自動識別出卡號,這樣的例子太多。

OCR的魅力確實挺大,有沒有想過自己嘗試來解決一些問題,今天分享github上的一個中文字識別的項目,非常棒,能夠帶你入門身份證識別和火車票識別。

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項目地址:

https://github.com/chineseocr/chineseocr

該項目是基于yolo3與crnn實現的中文識別。

能實現以下功能:

  • ?文字方向檢測 0、90、180、270度檢測(支持dnn/tensorflow)
  • ?支持(darknet/opencv dnn /keras)文字檢測,支持darknet/keras訓練
  • ?不定長OCR訓練(英文、中英文) crnn\dense ocr 識別及訓練 ,新增pytorch轉keras模型代碼(tools/pytorch_to_keras.py)
  • ?支持darknet 轉keras, keras轉darknet, pytorch 轉keras模型
  • ?身份證/火車票結構化數據識別
  • ?新增CNN+ctc模型,支持DNN模塊調用OCR,單行圖像平均時間為0.02秒以下

快下載代碼試試吧!

-END-

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