本教程的主要目的是教读者利用OpenCV和EAST文本检测器来检测文本。EAST文本检测器需要OpenCV3.4.2或更高版本，有需要的读者可以先安装OpenCV。教程第一部分分析为何在自然场景下进行文本检测的挑战性是如此之高。接下来简要探讨EAST文本检测器，为何使用，算法新在何处，并附上相关论文供读者参考。最后提供Python+OpenCV文本检测实现方式，供读者在自己的应用中使用。由于光照条件、图片质量以及目标非线性排列等因素的限制，自然场景下的文本检测任务难度较大受约束的受控环境中的文本检测任务通常可以使用基于启发式的方法来完成，比如利用梯度信息或文本通常被分成段落呈现，并且字符一般都

前言今天要介绍的内容是利用EAST算法检测自然场景下的文本。paper，很早就开源了，如今移植到OpenCV中，实在太cool了。OpenCV3.4.2包含了很

Pytorch实现 做出重要的事情。 命令 火车模型 在config.yaml中修改一些配置 make train 测试模型 make test-all 评估模型 有关评估指标，请参阅存储库 # iou-based Pascal make ioueval # overlap-based DetEval make deteval 历史记录（在TotalText数据集上） 火车数据 测试数据 测试数据集（TotalText） 热图 多边形 旋转矩形 文本行检测（在CTW1500数据集上训练的模型） 图像原点 检测到文字行 全流水线 在MJSynth和SynthText数据集上训练了识别模型 指标评估（DetEval-P / R / HMean） # for TotalText dataset make deteval 方法 图片大小 初始化 脱粒 脱粒 松开比

基于ResNet及特征融合的场景文本检测技术研究，李相相，牛少彰，论文对于之前的学者所提出的CTPN网络模型进行深入的研究，提出了一种改进的场景文本检测网络。首先，使用ResNet代替原网络中的VGG16来

| 简体中文 DBNet-lite-pytorch 这个项目之后会在这里更新,我把之前的项目都做了下整合 环境配置 pip install -r requirement.txt cd models/dcn/ sh make.sh 水平或倾斜文本格式 照着icdar2015的格式, x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4,label, image │ 1.jpg │ 2.jpg │ ... label │ gt_1.txt │ gt_2.txt | ... 弧形文本的格式 数据格式, x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4 ...xn,yn,label n个点组成，n的个数可以不定 image │ 1.jpg │ 2.jpg │ ... label │ gt_1.txt │ gt_2.txt | ... 训练部分 在根目录的

可利用车牌数据对场景文本检测和识别进行验证

OpenCV自然场景文本检测（附Python代码）-附件资源

传统的文本检测方法大多采用自下而上的流程，它们通常从低级语义字符或笔画检测开始，然后进行非文本组件过滤、文本行构建和文本行验证。复杂场景中文字的造型、尺度、排版以及周围环境的剧烈变化，导致人的视觉系统是在不同的视觉粒度下完成文本检测任务的，而这些自底向上的传统方法的性能很大程度上依赖于低级特征的检测，难以鲁棒地适应不同粒度下的文本特征。近年来，深度学习方法被应用于文本检测中来保留不同分辨率下的文本特征，但已有的方法在对网络中各层特征提取的过程中没有明确重点特征信息，在各层之间的特征映射中会有信息丢失，造成一些非文本目标被误判，使得检测过程不仅耗时，而且会产生大量误检和漏检。为此，提出一种基于注意力机制的复杂场景文本检测方法，该方法的主要贡献是在VGG16中引入了视觉注意层，在细粒度下利用注意力机制増强网络内全局信息中的显著信息。实验表明，在载有GPU的Ubuntu环境下，该方法在复杂场景文本图片的检测中能保证文本区域的完整性，减少检测区域的碎片化，同时能获得高达87%的查全率和89%的查准率。

使用方法说明：https://www.pyimagesearch.com/2018/08/20/opencv-text-detection-east-text-detector/ 之前下了几次，解压都失败，文件损坏。终于下好了就先上传上来。

RRPN_Faster_RCNN_Tensorflow 抽象 这是RRPN的张量流重新实现。 应该注意的是，我们并没有完全按照本文的方式实施，而是采用了它的想法。 该项目基于 ，由和完成。 测试结果 比较方式 部分结果来自论文。 任务1-定向排行榜 方法 地图 PL 蓝光 BR GTF SV 左心室 SH TC 公元前 ST SBF RA 哈 SP HC 10.59 39.83 9.09 0.64 13.18 0.26 0.39 1.11 16.24 27.57 9.23 27.16 9.09 3.03 1.05 1.01 21.39