手写文本识别开源项目介绍
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ha/handwritten-text-recognition 该项目是一个基于TensorFlow 2.0实现的手写文本识别（HTR）系统，主要使用Python编程语言进行开发。项目利用深度学习技术对图像中的手写文本进行识别，具有很高的准确性和实用性。
项目基础介绍
该项目名为“Handwritten Text Recognition”，是由Arthur Flor等开发者在GitHub上发布的一个开源项目。项目实现了HTRModel抽象模型，以便于开发手写文本识别系统。它支持多种数据集，包括Bentham、BRESSAY、IAM、Rimes、Saint Gall和Washington等，并采用命令行参数进行操作，提供了训练、测试、预测等多种功能。
编程语言
- Python 3.x
- OpenCV 4.x
- TensorFlow 2.x
核心功能
- 文本识别：该项目能够识别图像中的手写文本，将图像中的文本行转换为可读的文本格式。
- 数据集支持：支持多种手写文本数据集，包括Bentham、BRESSAY、IAM、Rimes、Saint Gall和Washington等。
- 模型训练与测试：提供模型训练和测试功能，可以根据不同的数据集进行模型的训练和评估。
- 参数配置：通过命令行参数进行配置，如数据集名称、网络架构、数据转换等。
- 数据增强：提供了数据增强功能，以提升模型的泛化能力。
最近更新的功能
- 增强的数据处理：对数据预处理和增强策略进行了优化，提高了模型对不同手写风格的适应能力。
- 性能优化：对模型训练和识别过程进行了性能优化，提高了识别速度和准确率。
- 错误修正：修复了一些在训练和测试过程中可能出现的错误和bug，提升了项目的稳定性和可靠性。
- 文档更新：更新了项目文档，提供了更详细的使用说明和教程，帮助用户更好地理解和使用项目。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
扫一扫
1804
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
