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超轻量级中文OCR,支持竖排文字识别、ncnn推理,总模型仅17M

整理 | AI科技大本营

光学字符识别(OCR)技术已经得到了广泛应用。比如发票上用来识别关键字样,搜题App用来识别书本上的试题。

近期,这个叫做chineseocr_lite的OCR项目开源了,这是一个超轻量级中文ocr,支持竖排文字识别,支持 ncnn 推理,psenet (8.5M) + crnn (6.3M) + anglenet (1.5M) 总模型仅17M。

目前,这个开源项目已在GitHub上标星2400+。

这个项目基于chineseocr与psenet实现中文自然场景文字检测及识别,环境是linux/macos。

以下为可实现的功能:

  • 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psenet(未实现核扩展)
  • ncnn实现crnn_dense(改变了全连接为conv1x1)
  • ncnn实现shuuflenev2角度分类网络
  • ncnn实现ocr整个流程

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)

字体样式

生成的竖排文本样例

识别效果展示:

ncnn检测识别展示(x86 cpu 单进程)

项目地址:https://github.com/ouyanghuiyu/chineseocr_lite

【end】

本文分享自微信公众号 - AI科技大本营(rgznai100),作者:CSDN App

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2020-03-15

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