paddleOCR图像识别及CRNN-CTC结构

最新推荐文章于 2025-04-29 20:30:00 发布
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#图像处理

PaddleOCR利用CRNN-CTC结构进行图像识别，其中CNN提取特征，RNN处理序列信息，CTC转录层将预测序列转换为标记序列。通过BN层加速网络收敛，LSTM解决梯度消失问题，实现对不同长度序列的处理。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

PaddleOCR的原理：

CRNN-CTC结构

快速理解文本识别模型CRNN - 知乎

CNN->Flatten->Linear->RNN->Linear后输出图像中每个位置所对应的字符概率。考虑到CTC解码器在面对图像中元素数量不一、相邻元素重复时会存在无法正确对齐等情况，故额外添加一个类别代表“分隔符

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OCR技术解析：用Tesseract和PaddleOCR识别文本
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
05-19 3万+
OCR技术解析：用Tesseract和PaddleOCR识别文本 ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，光学字符识别（Optical Character Recognition，简称 OCR）是一项将图片、扫描件等文档中的文字信息转换为可编辑文本的技术。在数字化时代，OCR 技术广泛应用于文档处理、车牌识别、身份证识别、古籍数字化等领域，极大地提高了文字信息处理的效率。Tesseract 和 PaddleOCR 是两款极具代表性的 OCR 工具。
【文字识别】PaddleOCR实战和算法解读
梁瑛平的博客
03-18 5304
【文字识别】PaddleOCR实战和算法解读项目地址：PaddleOCR：基于PaddleOCR的中软杯国二项目：PaddleOCR简介：项目简介：在线体验：模型介绍：文本检测算法：1. 支持的开源算法：2. 开源算法精度：3. DB 算法简介：算法简介：模型结构： 项目地址： PaddleOCR： https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR 基于PaddleOCR的中软杯国二项目： https://aistudio.baidu.com/aistudio/projec
文字识别项目：基于paddle平台CRNN+CTC模型文字识别
weixin_70248230的博客
10-15 178
提供了一种有效的解决方案来处理输入和输出序列长度不匹配的问题，适用于各种文本识别任务。CRNN+CTC模型其实就是CNN+RNN+CTC(一种语音模型)，其中文字图片识别包含着在卷积层中用CNN提取图片空间特征，然后在循环层中用RNN变种(深度双向LSTM)提取文字的序列特征，最后在转两层中对文字信息进行去重、纠错得到正确的文字。进行测试：对淘宝商标图片识别，成功识别出文字。
软件工程应用与实践（十一）：CRNN-CTC模型再介绍
pinkray_c的博客
12-11 3070
2021SC@SDUSC 目录 一、前情回顾和背景介绍 1.1　PP-OCR文字识别策略回顾 1.2　CRNN-CTC模型概述 二、CRNN-CTC模型策略详解 2.1 模型流程 代码结构 数据 数据示例 数据准备 模型训练 测试 三、CTC model VS　attention model 预测 预训练模型 总结 一、前情回顾和背景介绍 1.1　PP-OCR文字识别策略回顾 策略的选用主要是用来增强模型能力和减少模型大小。下面是PP-OCR文字识...
CRNN+CTC模型学习笔记
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05-19 420
知乎大佬
paddleocr 的使用要点3 （仪表识别）
March_A的博客
04-10 1662
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文本内容。在OCR的两阶段方法里，它接在文本检测后面，将图像信息转换为文字信息。具体地，模型输入一张定位好的文本行，由模型预测出图片中的文字内容和置信度，可视化结果规则文本识别和不规则文本识别。规则文本识别：主要指印刷字体、扫描文本等，认为文本大致处在水平线位置。
PaddleOCR：超越人眼识别率的AI文字识别神器
m0_59596937的博客
12-12 8172
PaddleOCR是一个可以识别图片中文字的工具，可以将图片中的文字转换成电脑可以认识的文字。简单来说，它的原理是使用深度学习技术，通过训练模型来识别图片中的文字。具体来说，它会通过一系列处理，比如缩放、灰度化、去噪等操作，来提高文字识别的准确率。然后，它会使用深度学习模型来检测图片中的文字区域，并将其转换成电脑可以识别的边界框。最后，它会使用另一个深度学习模型来识别边界框中的文字，并将其转换成电脑可以识别的文字。这样，就可以实现将图片中的文字转换成电脑可以识别的文字的功能了。
PaddleOCR的整体理解
ScarlettWX的博客
10-10 4822
2021SC@SDUSC         OCR全称为Optical Character Recognition，即光学字符识别技术。PP-OCR是在飞浆Paddle平台上发布的一种
paddleocr的识别算法类型有哪些？
最新发布
**My Coding Family**
04-29 1516
🏆 本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏，致力于分享我在项目实战过程中遇到的各类Bug及其原因，并提供切实有效的解决方案。无论你是初学者还是经验丰富的开发者，本文将为你指引出一条更高效的Bug修复之路，助你早日登顶，迈向财富自由的梦想🚀！同时，欢迎大家关注、收藏、订阅本专栏，更多精彩内容正在持续更新中。让我们一起进步，Up！Up！Up！    备注： 部分问题/难题源自互联网，经过精心筛选和整理，结合数位十多年大厂实战经验资深大佬经验总结所得，数条可行方案供所需之人参考。
C#基于百度飞浆PaddleOCR文字识别源码
06-11
PaddleOCR提供了多种模型供用户选择，如DB（Differentiable Binarization）用于检测，CRNN（Connectionist Temporal Classification）或CTC（Connectionist Temporal Classification）用于识别。这些模型都是基于...
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PaddleOCR，图像检测识别
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PaddleOCR技术全景解析：从算法原理到工业级实践
fudaihb的博客
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文本检测训练示例 python tools/train.py -c configs/det/det_mv3_db.yml \ -o Global.pretrain_weights = ./pretrain_models/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained/icdar2015/└── train_labels.txt # 格式：图像路径\t标注JSONPaddleOCR通过开源开放的生态，将OCR技术的应用门槛降低了一个数量级。
PaddleOCR——识别结果排序问题
水瓶KaKei的博客
05-21 2943
问题场景 在使用PaddleOCR对图像或PDF进行OCR处理后，会返回一个结果数组，每个item包含了文本框，文字和识别置信度。如果我们识别的内容比较多，并且内容带有一定的顺序关系，比如识别一个答题卡，这样对于结果数组中的顺序性会有一定要求。 在实际测试下，我们发现如果识别的图片出现一定的倾斜或手写内容不工整时，返回的结果数组会发生乱序，导致在获取关键信息的时候出现问题。 在查阅PaddleOCR的官方文档后，我们发现导致乱序的原因是因为PaddleOCR在识别完成后它有自己一套的排序规则，如下图所示
crnn+ctc识别模型中,lmdb脚本只转换部分数据集
weixin_45866058的博客
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paddleOCR基本算法解读（一）
shy2218的博客
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2021SC@SDUSC EAST解决问题： 传统Anchor-based算法检测小框再合并，流程复杂，损失进度，增加耗时 EAST特色 简洁的pipeline：FCN+Locality-Aware NMS，端到端训练 基于FCN像素级预测，直接得到文本行检测结果 EAST算法框架解读 左边是一个backbone，从这个backbone的四个stage会抽取出四个不同尺度的特征，在分支会对这些特征进行融合，得到最终的feature map。最大特点是在得到feature map之后会对每一个像素点
【OCR】【专题系列】四、基于RCNN-CTC的不定长文本识别
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08-08 1859
本文实现基于crnn-ctc的不定长文本识别，采用pytorch框架可直接运行跑通，并基于开源数据集进行实验验证。
基于CTPN（tensorflow）+CRNN（pytorch）+CTC的不定长文本检测和识别
u012135425的博客
10-25 8378
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paddleocr CRNN
07-27
PaddleOCR中的CRNN是一种将CNN和RNN网络结合起来的模型，用于对不定长的文本序列进行识别。它的网络结构包含三个部分：CNN（卷积层）、RNN（循环层）和CTC loss（转录层）。CNN用于提取输入图像的特征，得到特征图；RNN使用双向LSTM对特征序列进行预测，输出预测标签分布；CTC loss将从循环层获取的一系列标签分布转换成最终的标签序列。CRNN还引入了Batch Normalization模块，加速模型收敛，缩短训练过程。整个CRNN网络结构的输入是灰度图像，高度为32，宽度为160，经过CNN后得到512个特征图，每个特征图的高度为1，宽度为40。RNN使用LSTM来捕获长距离依赖，采用双向LSTM网络来获取两个方向的上下文信息。最后，CTC loss用于将RNN的预测转换成标签序列。通过CRNN模型，可以实现对文本序列的端到端识别。\[1\]\[2\]\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [Week3：CRNN文本识别](https://blog.youkuaiyun.com/weixin_45873017/article/details/120814531)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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