tensorflow LSTM + CTC实现端到端OCR
tensorflow LSTM + CTC实现端到端OCR
本文github源码地址：
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最近在做OCR相关的东西，关于OCR真的是有悠久了历史了，最开始用tesseract，然而效果总是不理想，其中字符分割真的是个博大精深的问题，那么多年那么多算法，然而应用到实际总是有诸多问题。比如说非等间距字体的分割，汉字的分割，有光照阴影的图片的字体分割等等，针对特定的问题，特定的算法能有不错的效果，但也仅限于特定问题，很难有一些通用的结果。于是看了Xlvector的博客之后，发现可以端到端来实现OCR，他是基于mxnet的，于是我想把它转到tensorflow这个框架来，顺便还能熟悉一下这个框架。更加细节的实现方法见另一篇 http://ilovin.me/2017-04-23/tensorflow-lstm-ctc-input-output/
生成数据
利用captcha来生成验证码，具体生成验证码的代码，
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共生成4-6位包含数字和英文大小写的训练图片128000张和测试图片400张。命名规则就是num_label.png，生成的图片如下图
关于生成数据，再多说一点，可以像Xlvector那样一边生成一边训练，这样样本是无穷的，效果更好。但是实际应用中有限样本的情况还是更多的。
载入数据
两种载入数据方式
pipeline
最开始想通过一个tf.train.string_input_producer来读入所有的文件名，然后以pipline的方式读入，但是由于标签的是不定长的，想通过正则来生成label，一开始是想用py_func来实现，后来发现传入string会有问题，所以最后还是选择生成tf.record文件，关于不定长问题，把比较短的标签在后面补零（0是blank的便签，就是说自己的类别中不能出现0这个类），然后读出每个batch后，再把0去掉。
一次性载入
我这里给一个目录，然后遍历里面所有的文件，等到训练的时候，每一个epoch循环把文件的index给手动shuffle一下，然后就可以每次截取出一个batch来用作输入了
class DataIterator:
def __init__(self, data_dir):
self.image_names = []
self.image = []
self.labels=[]
for root, sub_folder, file_list in os.walk(data_dir):
for file_path in file_list:
image_name = os.path.join(root,file_path)
self.image_names.append(image_name)
im = cv2.imread(image_name,0).astype(np.float32)/255.
im = cv2.resize(im,(image_width,image_height))
# transpose to (160*60) and the step shall be 160
# in this way, each row is a feature vector
im = im.swapaxes(0,1)
self.image.append(np.array(im))
#image is named as ./<folder>/00000_abcd.png
code = image_name.split('/')[2].split('_')[1].split('.')[0]
code = [SPACE_INDEX if code == SPACE_TOKEN else maps[c] for c in list(code)]
self.labels.append(code)
print(image_name,' ',code)
@property
def size(self):
return len(self.labels)
def input_index_generate_batch(self,index=None):
if index:
image_batch=[self.image[i] for i in index]
label_batch=[self.labels[i] for i in index]
else:
# get the whole data as input
image_batch=self.image
label_batch=self.labels
def get_input_lens(sequences):
lengths = np.asarray([len(s) for s in sequences], dtype=np.int64)
return sequences,lengths
batch_inputs,batch_seq_len = get_input_lens(np.array(image_batch))
batch_labels = sparse_tuple_from_label(label_batch)
return batch_inputs,batch_seq_len,batch_labels需要注意的是tensorflow lstm输入格式的问题，其label tensor应该是稀疏矩阵，所以读取图片和label之后，还要进行一些处理，具体可以看代码
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关于载入图片，发现12.8w张图一次读进内存，内存也就涨了5G，如果训练数据加大，还是加一个pipeline来读比较好。
网络结构
然后是网络结构
graph = tf.Graph()
with graph.as_default():
inputs = tf.placeholder(tf.float32, [None, None, num_features])
labels = tf.sparse_placeholder(tf.int32)
seq_len = tf.placeholder(tf.int32, [None])
# Stacking rnn cells
stack = tf.contrib.rnn.MultiRNNCell([tf.contrib.rnn.LSTMCell(FLAGS.num_hidden,state_is_tuple=True) for i in range(FLAGS.num_layers)] , state_is_tuple=True)
# The second output is the last state and we will no use that
outputs, _ = tf.nn.dynamic_rnn(stack, inputs, seq_len, dtype=tf.float32)
shape = tf.shape(inputs)
batch_s, max_timesteps = shape[0], shape[1]
# Reshaping to apply the same weights over the timesteps
outputs = tf.reshape(outputs, [-1, FLAGS.num_hidden])
# Truncated normal with mean 0 and stdev=0.1
W = tf.Variable(tf.truncated_normal([FLAGS.num_hidden,
num_classes],
stddev=0.1),name='W')
b = tf.Variable(tf.constant(0., shape=[num_classes],name='b'))
# Doing the affine projection
logits = tf.matmul(outputs, W) + b
# Reshaping back to the original shape
logits = tf.reshape(logits, [batch_s, -1, num_classes])
# Time major
logits = tf.transpose(logits, (1, 0, 2))
global_step = tf.Variable(0,trainable=False)
loss = tf.nn.ctc_loss(labels=labels,inputs=logits, sequence_length=seq_len)
cost = tf.reduce_mean(loss)
#optimizer = tf.train.MomentumOptimizer(learning_rate=learning_rate,
# momentum=FLAGS.momentum).minimize(cost,global_step=global_step)
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=FLAGS.initial_learning_rate,
beta1=FLAGS.beta1,beta2=FLAGS.beta2).minimize(loss,global_step=global_step)
# Option 2: tf.contrib.ctc.ctc_beam_search_decoder
# (it's slower but you'll get better results)
#decoded, log_prob = tf.nn.ctc_greedy_decoder(logits, seq_len,merge_repeated=False)
decoded, log_prob = tf.nn.ctc_beam_search_decoder(logits, seq_len,merge_repeated=False)
# Inaccuracy: label error rate
lerr = tf.reduce_mean(tf.edit_distance(tf.cast(decoded[0], tf.int32), labels))这里我参考了stackoverflow的一篇帖子写的，
https://stackoverflow.com/questions/38059247/using-tensorflows-connectionist-temporal-classification-ctc-implementation
根据tensorflow 1.0.1的版本做了微调，使用了Adam作为optimizer。
需要注意的是ctc_beam_search_decoder是非常耗时的.
和greedy_decoder的区别是，greedy_decoder根据当前序列预测下一个字符，并且取概率最高的作为结果，再此基础上再进行下一次预测。而beam_search_decoder每次会保存取k个概率最高的结果，以此为基础再进行预测，并将下一个字符出现的概率与当前k个出现的概率相乘，这样就可以减缓贪心造成的丢失好解的情况，当k=1的时候，二者就一样了。
结果
稍微调一调，网络可以跑到85%以上。 把网络用在识别身份证号，试了73张网上爬的（不同分辨率下的）真实图片，错了一张，准确率在98%左右（不过毕竟身份证号比较简单）
大概14个epoch后，准确率过了50%，现在跑到了73%的正确率。
最后，代码托管在Github上。
后记
百度出了一个warpCTC可以加速CTC的计算，试用了一下CPU的版本发现好像没什么速度的提升，不知道是不是姿势不对，回头再试试GPU的版本。 对于更加细节的实现方法（输入输出的构造，以及warpCTC和内置ctc_loss的异同）放在了另一篇博客。
http://ilovin.me/2017-04-23/tensorflow-lstm-ctc-input-output/
- warpCTC的GPU版本试过之后发现速度差不多,但是能极大的减少CPU的占用
- 对于不同的优化器，数据，同样的参数是不能普适的。往往之前的参数可以收敛，换个optimizer，数据，网络就不能收敛了。这个时候要微调参数。对于不同的优化器之间区别，文末有一篇神文可以参考
http://ilovin.me/2017-04-06/tensorflow-lstm-ctc-ocr/