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ctpn OCR 源码分析

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OCR技术分析姓名:吴昭阳学号:机器人学习研究会嵌入式牛简介:OCR(光学字符识别)早在20世纪20年代就被提出，一直是模式识别领域的重要研究方向 。街景字符编码识别-字符识别模型街景字符编码识别是一种OpticalCharacterRecognition(光学字符识别 。

1、街景字符编码识别-字符识别模型街景字符编码识别属于光学字符识别(OCR)问题，OCR是指分析识别文字材料的图像文件以获取文字和版面信息的过程 。即图像中的文本被识别并以文本的形式返回 。OCR典型的解题思路是图像预处理检测文本区域的文本识别，影响识别准确率的技术瓶颈是文本检测和文本识别，而这两部分也是OCR技术的重中之重 。

文本检测和识别的思想与图像对象检测的思想相似，但也有一些不同 。因此，可能有必要进行一些改进(例如为文本功能生成建议)，以进一步适应该任务 。文本检测与图像目标检测的区别许多文本检测模型都是在经典的目标检测模型如FasterRCNN、YOLO等基础上改进而来的 。在文本识别任务中充当特征提取模块的基本网络 ， 往往来源于一般场景的图像分类模型，如VGGNet、ResNet、InceptionNet、DenseNet等 。

2、ocr文字识别ocr字符识别分为印刷字符识别和手写字符识别 。文本识别方法的一般流程是识别文本区域，将文本区域的矩形分割成不同的字符，对字符进行分类，识别文本，然后进行识别和校正的后处理 。文本检测是文本识别过程中非常重要的一个环节 。Ocr字符识别功能字符检测的主要目标是检测图片中文本区域的位置，以便于后期的字符识别 。只有找到文本区域才能识别内容，将文本行在水平方向解耦成切片进行检测 ， 然后将切片区域合并到文本框中 。

3、 OCR概述 OCR技术作为机器视觉领域非常重要的研究方向，涉及到各个应用领域 。现在各个应用领域都出现了很多产品，包括卡片识别、票据识别、文本信息的结构化视频识别、自然场景中的文本识别等等 。本文主要从数据和算法两个方面总结了目前OCR比较成熟的解决方案 。深度学习算法非常依赖数据的数量和质量，OCR也不例外 。在general OCR tasks中，不仅需要识别具体的文本内容，还需要识别文本的具体位置，甚至是结构组织识别信息，所以图像数据中的监管信息包括文本位置坐标和对应的文本内容 。

一般人工标注的成本比较高 ， 需要先搭建一个合适的标注平台 。好在github上有几个针对目标检测任务的开源标注平台可供选择(参见十个最常用的深度学习图像/视频数据标注工具或者深度学习图像标注工具总结) 。其次，打造专业的标注团队，尤其是涉及垂直领域的任务 。此外，还应设计数据质量监控机制，如标记数据的交叉验证 。

4、 OCR技术浅析姓名:吴昭阳学生编号:机器人学习研究会嵌入式牛简介:OCR(光学字符识别)早在20世纪20年代就被提出，一直是模式识别领域的重要研究方向 。近年来，随着移动设备的快速更新迭代和移动互联网的快速发展，OCR的应用场景更加广泛，从过去的扫描文件的字符识别，发展到自然场景中的图片和文字的识别，如身份证、银行卡、门牌号、票据、各种网络图片中的文字等 。
【ctpn OCR 源码分析】嵌入牛文:传统的OCR recognition框架直到近五年前还在业界广泛使用 。随着深度学习的兴起，基于该技术的OCR recognition框架以另一种新的思路(如文本定位、二值化和文本分割等)迅速突破了原有的技术瓶颈，)笔者尝试了传统的OCR识别框架和基于深度学习的OCR识别框架，以满足业务中对身份证照片文字识别的需求 。

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