超轻量级中文OCR,支持竖排文字识别、ncnn推理,总模型仅17M

栏目: IT技术 · 发布时间: 5年前

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超轻量级中文OCR,支持竖排文字识别、ncnn推理,总模型仅17M

超轻量级中文OCR,支持竖排文字识别、ncnn推理,总模型仅17M

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光学字符识别(OCR)技术已经得到了广泛应用。比如发票上用来识别关键字样,搜题App用来识别书本上的试题。

近期,这 个叫做chineseocr_lite的OCR项目开源了,这是一个超轻量级中文ocr,支持竖排文字识别,支持 ncnn 推理,ps enet (8.5M) + crnn (6.3M) + anglenet (1.5M) 总模型仅17M。

目前,这个开源项目已在GitHub上标星2400+。

这个项目基于chineseocr与psenet实现中文自然场景文字检测及识 别,环境是linux/macos。

以下为可实现的功能:

  • 提供轻量的 backone 检测模型 psenet(8.5M),crnn_lstm_lite (9.5M) 和行文本方向分类网络(1.5M)

  • 任意方向文字检测,识别时判断行文本方向

  • crnn\crnn_lite lstm\dense识别(ocr-dense和ocr-lstm是搬运chineseocr 的)

  • 支持竖排文本识别

  • ncnn实现psenet(未实现核扩展)

  • ncnn实现crnn_dense(改变了全连接为conv1x1)

  • ncnn实现shuuflenev2角度分类网络

  • ncnn实现ocr整个流程

最近,项目作者对更新了可实现的功能。

  • nihui大佬实现的 crnn_lstm推理

  • 升级crnn_lite_lstm_dw.pth模型crnn_lite_lstm_dw_v2.pth , 精度更高

  • 提供竖排文字样例以及字体库(旋转90度的字体)

字体样式

超轻量级中文OCR,支持竖排文字识别、ncnn推理,总模型仅17M

生成的竖排文本样例

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识别效果展示:

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ncnn检测识别展示(x86 cpu 单进程)

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项目地址: https://github.com/ouyanghuiyu/chineseocr_lite

【end】

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怎样解题

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[美] G. 波利亚 / 涂泓、冯承天 / 上海科技教育出版社 / 2002-6 / 16.00元

《怎样解题:数学教学法的新面貌》是数学家波利亚论述中学数学教学法的普及名著,对数学教育产生了深刻的影响。波利亚认为中学数学教育的根本宗旨是教会年轻人思考,他把“解题”作为培养学生数学才能和教会他们思考的一种手段和途径。这本书是他专门研究解题的思维过程后的结晶。全书的核心是他分解解题的思维过程得到的一张“怎样解题”表。作者在书中引导学生按照“表”中的问题和建议思考问题,探索解题途径,进而逐步掌握解题......一起来看看 《怎样解题》 这本书的介绍吧!

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