图片文字提取项目
检测网络：CRAFT，基于字符区域感知的文本检测；
CRAFT源码：https://github.com/clovaai/CRAFT-pytorch
识别网络：crnn+seq2seq，编解码结构，文字识别；
crnn+seq2seq源码：https://github.com/bai-shang/crnn_seq2seq_ocr_pytorch
1. 写在最前面
项目花了一个星期，基本上也是去github上拿现有得模型拼凑起来得项目。
效果也达不到商业级别。只可供学习交流，也欢迎各位大佬大神交流学习，批评指教。
附上我在github上上传的代码。https://github.com/ooooxianyu/craft_rcnn_forch
检测部分，即问文字检测。本来想自己用yoloV5试着自己训练做一下，但是文本检测和物体检测还是很不同的。比如文字的长短，方向……查了查网上基于yoloV3的文本检测，看了有一个用的CTPN对训练数据的标注信息做预处理的，先做文本分割，检测时候检测的文本也是分割一块一块的，在进行合并。附上这一篇，有兴趣的可以看看。自然场景OCR检测(YOLOv3+CRNN)
（内心：劝退，这有没有简单的方法。）
后来就找到现成的文本检测项目CRAFT。（连权重包都给我了，而且效果还贼好，那我还自己搞个啥子。(′д｀ )…彡…彡）
识别部分：之前整过验证码识别。然后那时候也学了RNN的一些实用操作。当然也了解了，文本识别为什么这么难。就比如，我们检测出来一行文字，但是却不知道它由多少个字符组成。也就是长短不一。
网上大部分的文本识别，基本上也都是基于CRNN的，大同小异，不同的模型之间顶多就是主干网络换一换啥的。
找了一篇CRNN+CTC的讲解：https://zhuanlan.zhihu.com/p/43534801
然后代码实现的话我自己选的是crnn&seq2seq，为什么选这个呢？（我是不会告诉你们，github的其他代码都好**的长，只有这个才几个代码几百行代码。d=====(￣▽￣)b）另外，源码的权重包emmmm，识别特别差。所以我自己跑了训练集，训练集在这里拿，https://github.com/chineseocr/chineseocr，非常大的文本数据集。我也只用了里面的十几万张。（而且跑的时间很短，就几轮，跑了我半天 /(ㄒoㄒ)/~~）
事先说明，识别效果不是很好，还需要后续优化。比如训练久一点，提高一下数据集的多样性啥的。
而且，只能识别正图，就是图片文字是正方向的而且一行一行识别的，旋转和翻转以及竖着都会识别不出来。
接下来直接上干货。
2. CRAFT文本检测
CRAFT的基本原理看这里。我也只是大概看了一下，大概的意思就是说，这个算法就是基于字符的，我们一个一个字符检测，通过精确地定位每一个字符，然后再把检测到的字符连接成文本目标。我们只需要关注字符以及字符之间的距离，不需要关注整行文本，所以不需要很大的感受野。阿巴阿巴阿巴……
然后就git一下代码，然后上谷歌上下载下权重包。然后放进去权重，再把要测试的图片放进去，改改配置文件。跑一下test.py，就……出来了。
输出的结果由三个啊。我们只需要box的信息，然后再原图上进行裁剪，之后放入识别网络。
下面两张测试图片。（第一张是自己的车票，第二张是百度直接找的。）总体效果还是不错的嘛。好的，那就进入下一步识别！( •̀ ω •́ )y
3. CRNN&seq2seq文本识别
（1）啥是CRNN？
CRNN就是一个CNN加一个RNN组合起来就是CRNN。。。ㄟ( ▔, ▔ )ㄏ
（2）CRNN有啥用？
我们知道文本识别最大的问题就是，不知道文本的长度和大小，CRNN就可以解决这样的问题。只要把图片缩放成它输入的格式，网络是端到端的，就直接输出结果。（也就解决了文本长短大小不一的问题）而且这个网络小，速度快啊。
流程：
首先CNN提取图像卷积特征
然后seq2seq进一步提取图像卷积特征中的序列特征。
训练集，https://github.com/chineseocr/chineseocr，非常大的文本数据集。我自己在他模型的基础上跑了这个数据集。（样本标签为两个文本文件train.txt和test.txt，格式为：图片路径 文本）注意代码里面需要打开txt 文本的代码都要加上encoding=“UTF-8” 如下：（然后基本上没其他问题就能跑得通了）
with open('', encoding="UTF-8") as f:
把权重包放进去，（decoder和encoder）然后运行detect.py 。（修改好配置文件）
然后看看结果哈：（以上面那个我的火车票为例……emmmm部分没啥问题嘛反正，效果确实也看得出来不好。还得优化，等我挂个几天再看看效果。）
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又跑了10多个小时。至少把我名字和身份信息打对了哈（所以就马赛克一下）。不过还是有错误。（可能就是数据集中有很多字体样式不一样，具体到商业项目的话可以根据场景收集数据集，训练效果应该也不会那么差。）
