如果没有最优解，那就找到可行解

led温度表数据集及标注label

GitHub - CaoYuGang/crnn_word_captcha: 验证码之旋转印刷文字识别实战 项目完全试用Geetest的文字点选项目文本主要描述旋转印刷文字验证码的识别训练，适读人群为有识别验证码经验人群或当前寻找验证码项目试手人群。本文采用CRNN+CTC对文字进行识别，通过训练已对样例数据的识别率达到了97%。本文主要以实战代码展示的形式叙述整个项目的过程，方便大家理解和尝试。...

1：标注数据集2：截取数据集新json3：生成label（利用labelme自带的labelme_json_to_dataset）生成jsondir4：分离数据集image，labelimport osimport cv2import numpy as np#将json文件label转换为到data文件夹# n=2#n为总共标注的图片数# for i in range(n):# os.system('activate labelme & labelme_

1：数据集2：demo实现windows中实现win10下实现text-detection-ctpn代码https://blog.youkuaiyun.com/u013058751/article/details/112322952实现过程中第一步setup最后一部的python setup_new.py install 需要安装c++编译器组件3：...

1：安装labelme （可百度，最好安在虚拟环境）2：cmd 到图片上层文件夹，在终端激活labelme环境，然后直接输入labelme打开labelme标注工具3：opendir-图片文件夹选择保村json的文件夹4：选择点，线，区域进行标注如果有两种区域或者两条线路则不同区域线路的名字区别一下5：标注完成后生产n（图片个数）个json6：在json文件夹下运行批处理文件：@echo offactivate labelme & for %%i in (*..

1：识别处特定区域（这个步骤可以在特定的屏幕，车牌等场景下先用）2：CTPN 用来对区域内的所有文件进行检测（自然场景下的）https://my.oschina.net/u/876354/blog/30478513：CRNN 用来对检测的的文本进行识别...