大家好，我是微学AI，今天给大家带来一个利用 卷积神经网络 （CNN）进行 中文OCR识别，实现自己的一个OCR识别工具。 OCR （Optical Character Recognition， 光学字符识别），其目的很简单，只是要把影像作一个转换，使影像内的图形继续保存、有表格则表格内资料及影像内的文字，一律变成计算机文字，使能达到影像资料的储存量减少、识别出的文字可再使用及分析，这样可节省人力打字的时间。 DroidSansFallback Full = …

2021年1月4日 · 本文详细介绍了CRNN（卷积循环神经网络）在OCR（光学字符识别）中的应用，包括CRNN的网络结构，如CNN、Map-to-Sequence、RNN（特别是双向LSTM）和CTC Loss。 CRNN通过端到端的方式处理不定长序列，解决了深度学习文本识别中的对齐问题。 文章涵盖了从CNN特征提取到CTC损失函数的整个过程，并提及了训练和测试阶段的关键点。 摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 > 本文搬运自小宋的小伙伴： …

2024年9月5日 · 文本识别是OCR（Optical Character Recognition）的一个子任务，其任务为：识别一个固定区域的的 文本内容。 在OCR的两阶段方法里，文本识别模型接在文本检测 (如DB算法)后面， 将图像信息转换为文字信息。

2018年7月19日 · In this part, we will implement CNN for OCR. We will implement CNN using Tensorflow. Training and testing will be done using the data generated in the last part. We will not beat around the...

2023年12月1日 · 文本检测是旨在从图像或视频中准确地检测和定位文本的位置和边界框，OCR系统中的一个重要组成部分，它为后续的文本识别提供了定位和定界的信息。

2020年1月28日 · Though CRNN is composed of different kinds of network architectures (DCNN and RNN), it can be jointly trained with one loss function. Image Feature Extraction Using CNN

2024年9月29日 · 通过本文的介绍，我们了解了利用CNN实现OCR的完整流程，包括前期准备、模型构建、OCR实现流程等关键环节。 CNN凭借其强大的图像处理能力，在OCR领域展现出了巨大的潜力。

CRNN is a network that combines CNN and RNN to process images containing sequence information such as letters. It is mainly used for OCR technology and has the following advantages. End-to-end learning is possible. Sequence data of arbitrary length can be processed because of LSTM which is free in size of input and output sequence.

2023年5月19日 · Two OCR methods that have gained popularity in recent years are Tesseract OCR and OCR using Convolutional Neural Networks (CNN). This article compares these two OCR solutions, helping you decide which is best suited for your needs.

简单来说, 就是不再是一张图片一个字的方式来预测, 我们将使用 CNN 卷积网络和RNN循环递归网络来stack一个模型, 然后再来做这整个的识别. 让我们先来看看效果怎么样: 这是我们从谷歌网页随便截的一张图, 然后把这张图送进去 我们的模型里面, 最终输出OCR的结果. 为了给大家展示一下我们做的这个模型的强大识别能力, 我们准备了一张这样的图片: 让我们输入到网络里面看看结果怎样: 由于方格的存在, 它识别出来了边界线, 但大部分的字还是可以识别的! 甚至可以看到即便是识 …