重要开源！CNN-RNN-CTC 实现手写汉字识别

手写汉字的一些特点： ①基本笔画变化。印刷体汉字的笔画基本上是横平竖直，折笔（乛、乙、く）的拐角大都是尖锐的钝角、锐角或直角，因而折笔基本上可以看做是由折线段所组成。我国手写汉字的笔画大都不具备上述的特点：横不平、竖不直，直笔画变弯，折笔的拐角变为圆弧，等等，例如，“品”字的三个“口”变成三个圆圈，“阝”变成“”；有时把较短的笔画变为“点”，有时则在起笔或折笔的拐角处增加额外的“笔锋”等。 ②笔画该连的不连，不该连的相连，这种情况十分普遍。它不是由于干扰等客观原因而产生，主要是由于书写者的习惯而造成的。应，笔画的长短及部件的大小也发生变化。以图4.l(a)的钢笔字帖为例，“担、打、报、择”几个字的偏旁“扌”，其竖笔长短不一，“阳、队、陈、陶”的部首“阝”也大小不同，它们在整字中的位置就有差异。方块汉字字形是一种艺术，书写时要求笔画及部件的形态和相互关系，尽量彼此协调，使整字字形结构匀称美观，因此上述笔画与部件的大小、位置变化，客观上是不可避免的。此外，由于书写者文化水平、习惯等的不同，他们所写的字差别就更大。样本属于比较工整的字样，但字形变化仍相当明显。这说明即使是同一个人写的字也有一定的差异。笔画长短、部首大小及位置等的变化，使我们难以仿照印刷体汉字识别的办法事先确定它们的位置，按规定区域提取笔画或部首特征。 a)一种钢笔字帖的字样；

(b)我国IAAS-4M手写标准汉字库字样；

(c）一般的手写字字样 上面讨论的几种手写字样大体上都是比较工整的楷书，它们字形尚有明显的差别，更何况日常见到的各种手稿或书信中的字，其差别会更大。我国主要的手写字体有楷书、行书和草书三种，如图4.2所示。可以看出，同一个字的笔画和字形几乎迥然不同，相差甚远。草书的字甚至文化较高的人有时也不认识，要求计算机能自动识别这样的手写字显然是不可能，也是不合理的。 因此，对用于计算机自动识别的手写汉字应有所要求。具体地说，对构成汉字的笔画及其相互关系，应有必要的规定和限制，不能无约束地随意书写。这种字叫做“限制性手写汉字”。显然，这种限制不能太严，规定不能过于复杂，否则用户难以适应，识别系统也不容易推广应用。另一方面，对书写的要求也不宜太宽，否则难以使系统具有足够高识别率。这是一个不容易解决的矛盾。通常对书写的基本要求有如下几点： ①书写工整，笔画横平竖直，粗细均匀； ②不同笔画不连笔书写，联机识别时，应按常规笔顺书写。 ③每个字符应写在规定方格内（通常为6mm×6mm～12mm×12mm），字符大小尽量一致，笔画不应超出方格。 上述要求并不复杂，但实际上很难完全做到，即使是文化水平较高的人，除非曾经受过书写工程字的训练，否则也不易按上述规定自始至终地书写。这就是手写字符识别的困难所在。

开源项目

CRNN(CNN+RNN+CTCLoss)

完整代码 以及预训练模型 获取方式：

关注微信公众号 datayx 然后回复 汉字识别 即可获取。

如何去测试

1.加载模型，将模型放入./model/中

2.向test_img_list中添加需要测试的图片列表

test_img_list = ['/home/tony/ocr/test_data/00023.jpg'
]

3.运行模型

python3 test_crnn.py

如何去train

1.处理train 数据集

python3 ./utils/make_data.py

2.训练网络

python3 train.py  

效果展示