## 本项目基于[yolo3](https://github.com/pjreddie/darknet.git) 与[crnn](https://github.com/meijieru/crnn.pytorch.git) 实现中文自然场景文字检测及识别
# 实现功能
- [x] 文字方向检测 0、90、180、270度检测(支持dnn/tensorflow)
- [x] 支持(darknet/opencv dnn /keras)文字检测,支持darknet/keras训练
- [x] 不定长OCR训练(英文、中英文) crnn\dense ocr 识别及训练 ,新增pytorch转keras模型代码(tools/pytorch_to_keras.py)
- [x] 新增对身份证/火车票结构化数据识别
## 环境部署
GPU部署 参考:setup.md
GPU部署 参考:setup-cpu.md
### 下载编译darknet(如果直接运用opencv dnn或者keras yolo3 可忽略darknet的编译)
```
git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git
mv darknet chineseocr/
##编译对GPU、cudnn的支持 修改 Makefile
#GPU=1
#CUDNN=1
#OPENCV=0
#OPENMP=0
make
```
修改 darknet/python/darknet.py line 48
root = '/root/'##chineseocr所在目录
lib = CDLL(root+"chineseocr/darknet/libdarknet.so", RTLD_GLOBAL)
## 下载模型文件
模型文件地址:
* [baidu pan](https://pan.baidu.com/s/1gTW9gwJR6hlwTuyB6nCkzQ)
* [google drive](https://drive.google.com/drive/folders/1XiT1FLFvokAdwfE9WSUSS1PnZA34WBzy?usp=sharing)
复制文件夹中的所有文件到models目录
## web服务启动
``` Bash
cd chineseocr## 进入chineseocr目录
ipython app.py 8080 ##8080端口号,可以设置任意端口
```
## 构建docker镜像
``` Bash
##下载Anaconda3 python 环境安装包(https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh) 放置在chineseocr目录下
##建立镜像
docker build -t chineseocr .
##启动服务
docker run -d -p 8080:8080 chineseocr /root/anaconda3/bin/python app.py
```
## 识别结果展示
<img width="500" height="300" src="https://github.com/chineseocr/chineseocr/blob/master/test/train-demo.png"/>
<img width="500" height="300" src="https://github.com/chineseocr/chineseocr/blob/master/test/idcard-demo.png"/>
<img width="500" height="300" src="https://github.com/chineseocr/chineseocr/blob/master/test/img-demo.png"/>
<img width="500" height="300" src="https://github.com/chineseocr/chineseocr/blob/master/test/line-demo.png"/>
## 访问服务
http://127.0.0.1:8080/ocr
<img width="500" height="300" src="https://github.com/chineseocr/chineseocr/blob/master/test/demo.png"/>
## 参考
1. yolo3 https://github.com/pjreddie/darknet.git
2. crnn https://github.com/meijieru/crnn.pytorch.git
3. ctpn https://github.com/eragonruan/text-detection-ctpn
4. CTPN https://github.com/tianzhi0549/CTPN
5. keras yolo3 https://github.com/qqwweee/keras-yolo3.git