Chineseocr代码

以下是使用Python编写的ChineseOCR代码示例：

import cv2
import numpy as np
import tensorflow as tf
from crnn import CRNN
from utils import resize_image, decode_ctc

# 加载模型
model = CRNN()
model.load_weights('chineseocr.h5')

# 加载图片
img = cv2.imread('test.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 图片预处理
img = resize_image(img, 32)
img = np.expand_dims(img, axis=-1)
img = np.expand_dims(img, axis=0)

# 预测结果
y_pred = model.predict(img)
y_pred = y_pred[:, :, :]
out = decode_ctc(y_pred)

print(out)

在此代码示例中，我们使用了CRNN模型来进行中文OCR识别。输入图片经过预处理后，传入模型进行预测，最终输出识别结果。注意，这里的`crnn`和`utils`是自己编写的模块，需要根据实际情况进行修改。

相关问题

Chinese ocr

Chinese OCR是一个用于中文自然场景文字检测和识别的工具。它基于YOLO3和CRNN算法实现。YOLO3是一种目标检测算法，而CRNN是一种端到端的文本识别网络，结合了CNN、GRU/LSTM和CTC。该工具目前主要支持darknet，但也支持keras、tensorflow和pytorch。然而，未来的发展方向将主要集中在darknet上。你可以在GitHub上找到该工具的代码和训练好的模型。如果你想使用pytorch版本的OCR模型，你可以直接下载已经训练好的模型。如果你想使用keras版本的OCR模型，你需要将下载的模型转换成keras格式。此外，你还可以从百度网盘上下载数据集，该数据集包含约364万张图片，用于训练和验证。这些图片是通过对中文语料库进行随机变化生成的，包含汉字、英文字母、数字和标点符号。每个样本包含10个字符，图片分辨率统一为280x32。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Chineseocr:YOLO3+CRNN （基于windows+pytorch安装试用）](https://blog.csdn.net/zephyr_wang/article/details/105153251)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [chinese-ocr自然场景下不定长文字识别（ctpn + densenet）](https://blog.csdn.net/weixin_42861043/article/details/89705021)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

在Windows环境下，如何通过VS2015编译并集成chineseocr_lite到Python以实现中文OCR识别？

想要在Windows环境下通过VS2015编译并集成chineseocr_lite到Python进行中文OCR识别，首先需要确保系统已经安装了必要的软件和库。按照以下步骤进行操作：

参考资源链接：[利用Python和chineseocr_lite实现高效中文OCR编译教程](https://wenku.csdn.net/doc/6401abaccce7214c316e915e?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 安装PyTorch CPU版本。可以使用以下pip命令进行安装：`pip install torch==1.4.0+cpu torchvision==0.5.0+cpu -f ***`。

2. 安装web.py库，命令如下：`pip install web.py==0.40.dev0`。

3. 在Windows系统上安装VS2015或更高版本，并确保安装了VC++模块，这是因为后续编译PSENET需要用到。

4. 下载并安装编译好的pse.pyd文件。该文件适用于Python 3.6版本的Windows 7和Win10，可以在CSDN上找到。

5. 在VS中创建新项目，选择Visual C++，并命名为pse。设置项目类型为空项目，配置为Release模式，平台为x64，目标文件扩展名为.pyd。

6. 在项目配置中，指定包含目录和库目录，确保它们指向chineseocr_lite项目的include目录以及Python安装目录下的include和libs目录。

7. 将python3.lib和python36.lib添加为项目的附加依赖项。

8. 通过配置管理器设置活动解决方案配置和平台。

9. 将pse.cpp文件复制到项目中，然后重新生成项目。在x64\Release目录下会生成pse.pyd文件，这是OCR识别的核心动态链接库。

10. 将编译好的pse.pyd文件与源代码文件放置在同一目录下，以便在Python程序中引用和使用。

通过这些步骤，你将能够在Windows环境下成功编译chineseocr_lite，并将其与Python集成，实现高效的中文文字识别功能。

参考资源链接：[利用Python和chineseocr_lite实现高效中文OCR编译教程](https://wenku.csdn.net/doc/6401abaccce7214c316e915e?spm=1055.2569.3001.10343)