总模型仅17M!这个超轻量中文OCR开源项目在Github火了
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光学字符识别(OCR)相信大家都不陌生,就是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符,通过检测暗、亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程。
目前比较常用的中文OCR开源项目是 chineseocr,最近又有一个新开源的中文OCR项目,登上Github Trending榜单第二——chineseocr_lite
chineseocr_lite实现的功能如下:
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 (支持lstm)
mnn 实现
话不多说,先来看看效果:
接下来,我们再说一下chineseocr_lite的运行环境:
Ubuntu 18.04
Python 3.6.9
Pytorch 1.5.0.dev20200227+cpu
此外,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)
如果你也对这个项目感兴趣就赶紧尝试下吧。
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