TensorFlow CRNN+CTC实现不定长文本识别系统源码及教程

资源摘要信息:"本资源为一个使用Tensorflow框架实现的不定长文本字符识别系统，基于CRNN(卷积循环神经网络)+CTC(连接时序分类)结构。系统包括源码、使用说明和预训练模型，主要适用于计算机科学、信息安全、数据科学、人工智能、通信、物联网、自动化、电子信息等相关专业领域的学生、教师和企业员工。 该项目的源码遵循Tensorflow_gpu==1.8.0、numpy==1.14.3和opencv_python==*.*.*.*等依赖，实现了对不定长文本的字符识别功能，通过严格的测试保证了功能的稳定性和可靠性。使用者可以放心下载并立即投入使用，也可以基于此代码进行修改、扩展，创造出属于自己的独特应用。 项目标签涵盖了"毕设源码"、"python"、"课程大作业"、"Tensorflow"和"不定长文本字符识别"，表明此资源非常适合用于毕业设计、课程设计、期末大作业或项目初期立项演示等。同时，对于初学者来说，该项目是入门进阶的绝佳选择，具有很高的学习和借鉴价值。 压缩包子文件中的文件包括： - 使用说明.md：详细描述了如何安装和使用该项目，包括环境配置、运行示例等。 - requirements.txt：列出了项目运行所需的Python库及其版本号，方便用户进行环境搭建。 - tools：包含了项目运行所需的一些工具脚本。 - data：存放了项目运行所需的数据集。 - char_map：包含字符与编码的映射表，用于字符识别时的转换。 - test_data：提供了一些测试数据，用于验证项目的功能。 - crnn_model：存放了CRNN模型的权重和结构定义。 - bs_synth90k_model：提供了预训练的bs_synth90k模型文件。 - 项目提交源码备份：为用户提供了一个可以参考的源码备份，便于理解项目的结构和实现细节。 此项目实现了基于CRNN+CTC的文本字符识别系统，CRNN是一种结合了卷积神经网络（CNN）的特征提取能力和循环神经网络（RNN）的序列建模能力的网络结构，非常适合处理图像中的序列数据。CTC是一种在序列模型训练中使用的技术，能够有效处理输入和输出对齐的问题，使得模型能够识别不定长的文本字符。通过这种方式，系统能够对输入的图像进行处理，识别出其中的文本内容。"