NLP图像到文本 从图像中提取文本的代码 pip install -r requirements.txt 如果遇到找不到文件错误，如下所示： FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'tesseract' 运行以下命令 brew install tesseract 然后如下运行image-to-text.py： python image-to-text.py 我们观察到，对于干净的输入，准确性很高。 参见输入2。嘈杂的输入可能不会产生相同的效果！ 一些示例输入和输出： 输入： 输出： DON’T WATCH THE CLOCK; KEEP GOING. SAM LEVENSON / / 7 J .- - flCESSc

MLKit示例 一组快速入门示例，这些示例演示了Android和iOS上的 API。 注意：由于此仓库的工作方式，我们不再直接接受拉取请求。 相反，我们将在内部对其进行修补，然后将其同步出去。

基于变压器的场景文本识别（Transformer-STR） 我的基于场景文本识别（STR）新方法的PyTorch实现。 我改编了由设计的四阶段STR框架，并替换了Pred. 变压器的舞台。 配备了Transformer，此方法在CUTE80上优于上述深层文本识别基准的最佳模型7.6％ 。 从下载预训练的砝码 该预训练权重在Synthetic数据集上进行了约700K次迭代训练。 Git克隆此仓库并下载权重文件，将其移至checkpoints目录。 从 下载lmdb数据集以进行训练和评估（由） data_lmdb_release.zip包含以下内容。 训练数据集： [1]和 [2] 验证数据集：训练集 [3]， [4]， [5]和 [6]的并集。 评估数据集：基准评估数据集，由 [5]， [6]， IC03 [7]， IC13 [3]， IC15 [4]， SVTP [8]和

神经网络 卷积神经网络的Keras文本识别实现 此实现中有两种可用的模型。 一个基于原始CRNN模型，另一个则包含空间转换器网络层以纠正文本。 但是，性能差别不大，因此由您决定选择哪种型号。 训练 您可以使用Synth90k数据集训练模型，但也可以使用自己的数据。 如果使用自己的数据，则必须重写代码，以便根据数据结构来加载数据。 要下载Synth90k数据集，请转到此并下载MJSynth数据集。 可以将Synth90k数据集放在data/Synth90k或者使用--base_dir参数指定数据集的路径。 基本目录应包括许多包含Synth90k数据的子目录，用于训练，验证和测试数据的注释文件，列出数据集中所有图像的路径的文件以及词典文件。 使用--model参数指定要使用的两个可用模型中的哪个。 默认模型是带有STN层的CRNN。 有关详细信息，请参见config.py 。 运行tra

文字识别工具箱 1.项目介绍 该项目是基于pytorch深度学习框架，以统一的改写方式实现了以下6篇经典的文字识别论文，论文的清单如下。该项目会持续进行更新，欢迎大家提出问题以及对代码进行贡献。 模型 文章标题 发表年份 模型方法划分 神经网络 《基于端到端的可训练神经网络基于图像的序列识别及其在场景文本识别中的应用》 2017年 CNN + BiLSTM + CTC 神经网络 《 OCR门控递归卷积神经网络》 2017年 门控循环抽提层+ BiSTM + CTC 扇子 《关注：在自然图像中实现准确的文本识别》 2017年 聚焦网络+ 1D关注 SAR 《显示，参加和阅读：用于不规则文本识别的简单而强大的基准》 2019年 ResNet + 2D注意 担 《文本识别的去耦注意力网络》 2020年 FCN +卷积对齐模块 卫星 《论具有二维自我注意的任意形状的文本的识别》 2

文本识别opencv-text-recognition 该压缩包主要包含文件：测试用的图片images，以及已经训练好的权重frozen_east_text_detection.pb，及运行代码：text_recognition.py