本项目基于darknet(https://github.com/pjreddie/darknet.git)框架实现CTPN版本自然场景文字检测 与CNN+CTCOCR文字识别

目前支持系统:mac/ubuntu python=3.6

实现功能

• 支持系统，macOs/linux；
• 支持系统windows；
• 文字检测；
• 文字识别；
• 支持GPU/CPU，CPU优化（opencv dnn）；
• 文字方向检测（4分类模型）；
• 支持PDF文档识别；
• 文字检测训练；
• CNN+CTC ocr训练;
• 多语言（ 藏语、蒙古语、 朝鲜语、 日本语、 韩语）;

ocr训练数据集

ocr ctc训练数据集(压缩包解码:chineseocr)
百度网盘地址:链接: https://pan.baidu.com/s/1UcUKUUELLwdM29zfbztzdw 提取码: atwn
gofile地址:http://gofile.me/4Nlqh/uT32hAjbx 密码 https://github.com/chineseocr/chineseocr

模型文件（参考models目录）

下载地址:http://gofile.me/4Nlqh/fNHlWzVWo

编译对GPU的支持

## GPU
cd darknet && cp  Makefile-GPU Makefile && make

CPU优化

参考opencv版本编译 : https://github.com/chineseocr/opencv-for-darknet.git

docker镜像服务（CPU优化版本）

下载镜像 链接:https://pan.baidu.com/s/12F9AYVyBTz34UCXeWj3ATA 密码:5lyz

docker load -i darknet-ocr.tar
docker run -it -p 8080:8080 darknet-ocr:1.0 python app.py

web服务启动(支持文件上传及URL图像)

cd darknet-ocr
python3 app.py 8080

访问服务

http://127.0.0.1:8080/text

识别结果展示

参考

1. darknet https://github.com/pjreddie/darknet.git
2. ctpn https://github.com/eragonruan/text-detection-ctpn
3. CTPN https://github.com/tianzhi0549/CTPN
4. chineseocr https://github.com/chineseocr/chineseocr

技术支持合作

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