CnOCR：基于PyTorch/MXNet的OCR技术实现

资源摘要信息: "CnOCR-python是一个开源项目，旨在提供一个基于深度学习的OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）系统，专为中文文本设计。该系统支持使用PyTorch和MXNet作为后端框架，让开发者可以根据项目需求和环境选择合适的深度学习库。CnOCR-python具有以下特点： 1. 高效率的中文字符识别能力。 2. 支持两种流行的深度学习框架，即PyTorch和MXNet，便于集成和扩展。 3. 采用Python语言编写，便于理解和应用。 4. 提供了一套完整的安装、部署和使用指南，方便开发者快速上手。 5. 包含Dockerfile，用于创建标准化的开发环境，以及GPU加速的Makefile，用于构建支持GPU计算的环境。 6. 有完整的文档支持，包括英文版README_en.md和简体中文版readme.txt。 7. 采用开源许可证，鼓励社区贡献和共享。 从文件列表可以看出，该项目不仅提供了丰富的文档文件，还包含了构建和部署项目所需的必要脚本。比如Dockerfile可以帮助开发者在Docker容器中快速搭建开发环境；.gitattributes文件用于定义Git的属性，如文件的行结束符处理规则；requirements.in和requirements.txt文件则分别用于列出项目依赖的Python库的开发版本和稳定版本。 在项目的构建和编译过程中，gpu.Makefile文件用于配置GPU支持，以便在支持GPU加速的环境中更快地执行模型训练和预测任务。此外，Makefile提供了标准的构建、测试和安装命令，使得项目在Unix-like系统上的编译和分发更为简便。 总体来说，CnOCR-python是一个功能全面、文档完善、便于扩展的中文OCR工具，适合那些需要集成中文字符识别功能的深度学习或机器学习项目。"