文字识别开源库

一、SWT识别:
yestinsong/Text-Detection( Text Detection System with MSER , SWT and Text Verification(fft and pca) )
https://github.com/yestinsong/Text-Detection

aperrau/DetectText:Detect text with stroke width transform.
https://github.com/aperrau/DetectText


liuliu/ccv: (C-based/Cached/Core Computer Vision Library, A Modern Computer Vision Library http://libccv.org )
https://github.com/liuliu/ccv
 

二、基于智能学习:caffe和crnn

    备注:CTPN :Connectionist Text Proposal Network

crnn(Convolutional Recurrent Neural Network 卷积循环神经网路)


tesseract-ocr/tesseract
https://github.com/tesseract-ocr/tesseract

tianzhi0549/CTPN : (Detecting Text in Natural Image with Connectionist Text Proposal Network http://textdet.com)
https://github.com/tianzhi0549/CTPN   
 

bgshih/crnn:Convolutional Recurrent Neural Network (CRNN) for image-based sequence recognition.
https://github.com/bgshih/crnn

bear63/sceneReco (CTPN+CRNN)
https://github.com/bear63/sceneReco

AKSHAYUBHAT/DeepVideoAnalytics  (CTPN+CRNN)
https://github.com/AKSHAYUBHAT/DeepVideoAnalytics/tree/master/notebooks/OCR

Crnn中文end-to-end识别
http://blog.youkuaiyun.com/u013293750/article/details/73188934

ankush-me/SynthText
https://github.com/ankush-me/SynthText

JarveeLee/SynthText_Chinese_version
https://github.com/JarveeLee/SynthText_Chinese_version

<think>好的,我现在需要帮助用户寻找用于古文文字识别开源项目或工具。用户提到了古文OCR或者古文字识别开源库。首先,我应该回顾一下用户提供的引用内容,看看是否有相关的信息。 查看引用[1],里面提到了PaddleOCR,指出其中英文双语教程文档完善,适合快速入手,并且有微信用户群答疑。虽然这里提到的是中英文,但可能PaddleOCR是否支持古文呢?需要进一步确认。接着引用[3]提到华为与高校、博物馆合作解决古文识别问题,特别是小篆等字体,但用户问的是开源项目,所以华为的可能不是开源的?不过这里可能可以推荐PaddleOCR,因为它被引用[1]提到,且用户可能可以调整模型来处理古文。 另外,用户需要的是古文OCR,可能涉及到古文字符的识别,比如甲骨文、小篆等。这些字体可能需要专门的训练数据和模型。引用[3]提到有高校和博物馆的需求,但现有的开源项目可能需要特定数据集。 接下来,我应该考虑是否有其他开源项目专注于古文字识别。比如,可能有基于深度学习的OCR框架,如MMOCR、EasyOCR等,但需要确认它们是否支持古文或者是否可以通过自定义数据集进行训练。 用户可能需要使用现有的OCR框架,但需要自己训练古文字的数据集。这时候,PaddleOCR可能是一个好的起点,因为引用[1]提到它有详细的数据集和模型训练文档,用户可以根据需要调整。此外,可能需要寻找公开的古文字数据集,或者与相关机构合作获取数据。 可能的问题:现有的开源OCR项目主要针对现代字体,古文字符形状复杂且样本较少,需要专门处理。这时候,推荐用户使用PaddleOCR,并指导其如何利用其工具链进行自定义训练,引用[1]中的资源。 另外,引用[3]提到华为参与古文识别项目,但不确定是否有开源项目。用户需要开源,所以可能PaddleOCR是最合适的推荐。同时,可能还有其他项目如OCRopus,但需要确认是否适用。 总结回答:推荐PaddleOCR作为基础工具,指导用户如何利用其进行古文训练,并建议寻找或构建古文字数据集。同时,可以提及其他框架如MMOCR或EasyOCR,但强调PaddleOCR的文档和支持较好。</think>以下是为您整理的古文字识别开源项目及学习建议: ### 一、推荐开源项目 1. **PaddleOCR** - 项目地址:[PaddleOCR GitHub](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR) - 优势: - 提供完整的中英文文档,涵盖数据集准备、模型训练、预测部署全流程[^1] - 支持自定义模型训练,可通过微调适应古文字符特征 - 内置微信用户群提供技术答疑支持[^1] - 应用方法: * 需自行收集古文字数据集(如甲骨文、小篆扫描件) * 使用其提供的PP-OCRv3模型进行迁移学习 2. **OCRopus** - 项目地址:[OCRopus GitHub](https://github.com/tmbdev/ocropy) - 特点: * 基于深度学习的OCR框架 * 支持多语言文本识别 * 需自行构建古文字训练数据 ### 二、关键技术要点 1. **数据准备** - 建议收集《金石录》《甲骨文合集》等古籍的数字化影像 - 标注工具推荐:LabelImg、PPOCRLabel(PaddleOCR配套工具) 2. **模型优化方向** - 使用注意力机制(如Transformer)处理字形变体 - 结合古籍版式分析模块,提升碑拓文字识别率[^3] $$ \text{识别准确率} = \frac{\text{正确字符数}}{\text{总字符数}} \times 100\% $$ ### 三、实践建议 1. 通过PHI希腊碑文项目[^2]学习古文字处理规范 2. 加入PaddleOCR开发者社群时,按「古文字识别+地点+机构+昵称」格式申请[^4]
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