手写文本识别项目教程

手写文本识别项目教程

handwritten-text-recognition-for-apache-mxnet This repository lets you train neural networks models for performing end-to-end full-page handwriting recognition using the Apache MXNet deep learning frameworks on the IAM Dataset. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ha/handwritten-text-recognition-for-apache-mxnet

1. 项目目录结构及介绍

handwritten-text-recognition-for-apache-mxnet/
├── images/
├── model_checkpoint/
├── ocr/
│   ├── gitignore
│   ├── 0_handwriting_ocr.ipynb
│   ├── 1_a_paragraph_segmentation_msers.ipynb
│   ├── 1_b_paragraph_segmentation_dcnn.ipynb
│   ├── 2_line_word_segmentation.ipynb
│   ├── 3_handwriting_recognition.ipynb
│   ├── 4_text_denoising.ipynb
│   ├── 5_a_character_error_distance.ipynb
│   ├── 5_b_visual_distance.ipynb
│   ├── CODE_OF_CONDUCT.md
│   ├── CONTRIBUTING.md
│   ├── LICENSE
│   ├── NOTICE
│   ├── README.md
│   ├── credentials.json.example
│   ├── get_models.py
│   ├── localizing.md
│   ├── requirements.txt
│   └── ocr/
│       └── paragraph_segmentation_dcnn.py

目录结构介绍

• images/: 存放项目中使用的图像文件。
• model_checkpoint/: 存放训练好的模型检查点文件。
• ocr/: 核心代码目录，包含多个Jupyter Notebook文件和Python脚本。
  • 0_handwriting_ocr.ipynb: 手写文本识别的入门笔记本。
  • 1_a_paragraph_segmentation_msers.ipynb: 使用MSER算法进行段落分割的笔记本。
  • 1_b_paragraph_segmentation_dcnn.ipynb: 使用DCNN算法进行段落分割的笔记本。
  • 2_line_word_segmentation.ipynb: 行和单词分割的笔记本。
  • 3_handwriting_recognition.ipynb: 手写文本识别的笔记本。
  • 4_text_denoising.ipynb: 文本去噪的笔记本。
  • 5_a_character_error_distance.ipynb: 字符错误距离计算的笔记本。
  • 5_b_visual_distance.ipynb: 视觉距离计算的笔记本。
  • CODE_OF_CONDUCT.md: 项目的行为准则。
  • CONTRIBUTING.md: 贡献指南。
  • LICENSE: 项目许可证。
  • NOTICE: 项目通知文件。
  • README.md: 项目的主README文件。
  • credentials.json.example: IAM数据集的凭证示例文件。
  • get_models.py: 获取预训练模型的Python脚本。
  • localizing.md: 本地化相关文档。
  • requirements.txt: 项目依赖的Python包列表。
  • ocr/paragraph_segmentation_dcnn.py: 使用DCNN进行段落分割的Python脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要是Jupyter Notebook文件，这些文件涵盖了从数据预处理到模型训练和推理的整个流程。以下是主要的启动文件：

• 0_handwriting_ocr.ipynb: 这是项目的入门笔记本，介绍了如何使用预训练模型进行手写文本识别。
• 3_handwriting_recognition.ipynb: 这是手写文本识别的核心笔记本，包含了模型的训练和推理过程。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要是credentials.json.example和requirements.txt。

• credentials.json.example: 这是一个示例文件，用于配置IAM数据集的访问凭证。用户需要将其重命名为credentials.json，并填写正确的用户名和密码。

• requirements.txt: 这个文件列出了项目运行所需的所有Python包及其版本。用户可以使用以下命令安装这些依赖：

  pip install -r requirements.txt
  

通过以上步骤，用户可以顺利地启动和配置该项目，进行手写文本识别的训练和推理。

handwritten-text-recognition-for-apache-mxnet This repository lets you train neural networks models for performing end-to-end full-page handwriting recognition using the Apache MXNet deep learning frameworks on the IAM Dataset. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ha/handwritten-text-recognition-for-apache-mxnet