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自然场景OCR(YOLOv3+CTPN+CRNN)检测

一般编程问题

下载此实例
  • 开发语言:Others
  • 实例大小:51.15M
  • 下载次数:12
  • 浏览次数:374
  • 发布时间:2020-08-30
  • 实例类别:一般编程问题
  • 发 布 人:robot666
  • 文件格式:.zip
  • 所需积分:2
 

实例介绍

【实例简介】
自然场景OCR(YOLOv3+CTPN+CRNN),附带整个项目代码,详细代码注释
【实例截图】
【核心代码】
chineseocr
└── chineseocr
├── 1234.png
├── 85.jpg
├── apphelper
│   ├── image.py
│   ├── __init__.py
│   └── __pycache__
│   ├── image.cpython-35.pyc
│   └── __init__.cpython-35.pyc
├── application
│   ├── idcard.py
│   ├── __init__.py
│   ├── __pycache__
│   │   ├── idcard.cpython-35.pyc
│   │   ├── __init__.cpython-35.pyc
│   │   └── trainTicket.cpython-35.pyc
│   ├── README.md
│   └── trainTicket.py
├── app.py
├── config.py
├── crnn
│   ├── crnn_keras.py
│   ├── crnn_torch.py
│   ├── dataset.py
│   ├── __init__.py
│   ├── keys.py
│   ├── network_keras.py
│   ├── network_torch.py
│   ├── __pycache__
│   │   ├── crnn_torch.cpython-35.pyc
│   │   ├── __init__.cpython-35.pyc
│   │   ├── keys.cpython-35.pyc
│   │   ├── network_torch.cpython-35.pyc
│   │   └── utils.cpython-35.pyc
│   ├── util.py
│   └── utils.py
├── Dockerfile
├── keras_text_detect_origin.png
├── LICENSE
├── model.py
├── post-demo.py
├── __pycache__
│   ├── app.cpython-35.pyc
│   ├── config.cpython-35.pyc
│   └── model.cpython-35.pyc
├── README.md
├── requirements.txt
├── results.csv
├── setup-cpu.md
├── setup.md
├── static
│   ├── css
│   │   └── checkbox.css
│   ├── img
│   │   └── loading.gif
│   └── js
│   ├── helps.js
│   ├── jquery.form.js
│   └── jquery.js
├── templates
│   ├── base.html
│   └── ocr.html
├── test
│   ├── -1075394870833204404.jpg
│   ├── -1542537198671399115.jpg
│   ├── -1557444540466925979.jpg
│   ├── 2316103658349395702.jpg
│   ├── 2453775960985148277.jpg
│   ├── -249252840773993519.jpg
│   ├── 2888205652037638239.jpg
│   ├── 417505165220284184.jpg
│   ├── 4926982002799976242.jpg
│   ├── 5080706566835455305.jpg
│   ├── -5549422143774944021.jpg
│   ├── 5777063509809938249.jpg
│   ├── -588095437839109427.jpg
│   ├── 6618911200009728955.jpg
│   ├── -6649775368541335766.jpg
│   ├── 6835137431359462054.jpg
│   ├── 7342216006376317350.jpg
│   ├── -7785812388458434667.jpg
│   ├── 8377001539140666411.jpg
│   └── 9190555442757683776.jpg
├── testdetail.py
├── test.ipynb
├── test.py
├── text
│   ├── darknet_detect.py
│   ├── detector
│   │   ├── detectors.py
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── __pycache__
│   │   │   ├── detectors.cpython-35.pyc
│   │   │   ├── __init__.cpython-35.pyc
│   │   │   ├── text_proposal_connector.cpython-35.pyc
│   │   │   └── text_proposal_graph_builder.cpython-35.pyc
│   │   ├── text_proposal_connector.py
│   │   ├── text_proposal_graph_builder.py
│   │   └── utils
│   │   ├── cython_nms.c
│   │   ├── cython_nms.pyx
│   │   ├── gpu_nms.c
│   │   ├── gpu_nms.cpp
│   │   ├── gpu_nms.hpp
│   │   ├── gpu_nms.pyx
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── make-for-cpu.cmd
│   │   ├── make-for-cpu.sh
│   │   ├── make.sh
│   │   ├── nms_kernel.cu
│   │   ├── __pycache__
│   │   │   ├── __init__.cpython-35.pyc
│   │   │   └── python_nms.cpython-35.pyc
│   │   ├── python_nms.py
│   │   ├── setup_cpu.py
│   │   ├── setup_cpu_win.py
│   │   └── setup.py
│   ├── __init__.py
│   ├── keras_detect.py
│   ├── keras_yolo3.py
│   ├── opencv_dnn_detect.py
│   └── __pycache__
│   ├── __init__.cpython-35.pyc
│   ├── keras_detect.cpython-35.pyc
│   ├── keras_yolo3.cpython-35.pyc
│   └── opencv_dnn_detect.cpython-35.pyc
├── tools
│   └── pytorch_to_keras.py
└── train
├── darknet
│   ├── data-ready.py
│   ├── train.md
│   └── train.sh
├── data
│   ├── ocr
│   │   └── 0
│   │   ├── 0.jpg
│   │   ├── 0.txt
│   │   ├── 1.jpg
│   │   ├── 1.txt
│   │   ├── 2.jpg
│   │   ├── 2.txt
│   │   ├── 3.jpg
│   │   ├── 3.txt
│   │   ├── 4.jpg
│   │   ├── 4.txt
│   │   ├── 5.jpg
│   │   ├── 5.txt
│   │   ├── 6.jpg
│   │   ├── 6.txt
│   │   ├── 7.jpg
│   │   └── 7.txt
│   └── text
│   └── 0
│   ├── 0.jpg
│   ├── 0.xml
│   ├── 100.jpg
│   ├── 100.xml
│   ├── 10.jpg
│   ├── 10.xml
│   ├── 11.jpg
│   ├── 11.xml
│   ├── 12.jpg
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│   ├── 14.xml
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│   ├── 18.xml
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│   ├── 19.xml
│   ├── 1.jpg
│   ├── 1.xml
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│   ├── 20.xml
│   ├── 21.jpg
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│   ├── 26.xml
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│   ├── 29.jpg
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│   ├── 2.xml
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│   ├── 30.xml
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│   ├── 31.xml
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│   ├── 33.xml
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│   ├── 34.xml
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│   ├── 35.xml
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│   ├── 39.xml
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│   ├── 3.xml
│   ├── 40.jpg
│   ├── 40.xml
│   ├── 41.jpg
│   ├── 41.xml
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│   ├── 42.xml
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│   ├── 43.xml
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│   ├── 49.xml
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│   ├── 4.xml
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│   ├── 50.xml
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│   ├── 51.xml
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│   ├── 52.xml
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│   ├── 64.xml
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│   ├── 66.xml
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│   ├── 93.xml
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│   ├── 94.xml
│   ├── 95.jpg
│   ├── 95.xml
│   ├── 96.jpg
│   ├── 96.xml
│   ├── 97.jpg
│   ├── 97.xml
│   ├── 98.jpg
│   ├── 98.xml
│   ├── 99.jpg
│   ├── 99.xml
│   ├── 9.jpg
│   └── 9.xml
├── __init__.py
├── ocr
│   ├── dataset.py
│   ├── generic_utils.py
│   ├── __init__.py
│   └── train-ocr.ipynb
├── __pycache__
│   └── __init__.cpython-35.pyc
└── text
├── gen_anchors.py
├── __init__.py
├── __pycache__
│   ├── gen_anchors.cpython-35.pyc
│   ├── __init__.cpython-35.pyc
│   └── utils.cpython-35.pyc
├── text-train-icdr2019.ipynb
├── text-train.ipynb
└── utils.py

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自然场景OCR(YOLOv3+CTPN+CRNN)检测

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