参考链接：
https://github.com/chineseocr/chineseocr
https://zhuanlan.zhihu.com/p/34757009
https://wenku.baidu.com/view/f4ec95e64328915f804d2b160b4e767f5acf80ab.html
基于chineseocr的代码做简单修改，本文主要介绍思路和细节理论。
首先列出chineseocr代码的思路：
1、检测文本行角度： 使用cv2.dnn.readNetFromTensorflow加载一个Angle-model.pb，实现文字方向检测 0、90、180、270度检测；
2、检测文本行区域： 在步骤1摆正文本行的基础上，使用yolov3 检测出text proposals，然后使用CTPN中的文本线构造算法进行文本行合并；
3、OCR识别： 使用CRNN + CTC进行文字识别。
一、文本行角度检测
剪切图像边缘，将图像变成(224,224,3)尺⼨，图像channel中⼼化处理，读取Angle-model（vgg16 : 5层卷积，2层全连接，最后经过softmax预测4个类别），预测⽂字朝向，代码如下：
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Wed Jun 3 10:58:35 2020
@author: cong
"""
import os
import cv2
import numpy as np
# 单行文本角度检测
pwd = os.getcwd() # 获取当前路径
AngleModelPb = os.path.join(pwd,"models","Angle-model.pb")
AngleModelPbtxt = os.path.join(pwd,"models","Angle-model.pbtxt")
angleNet = cv2.dnn.readNetFromTensorflow(AngleModelPb,AngleModelPbtxt)##dnn 文字方向检测
def angle_detect(img,adjust=True):
"""
文字方向检测
"""
h,w = img.shape[:2]
ROTATE = [0,90,180,270]
if adjust:
thesh = 0.05
xmin,ymin,xmax,ymax = int(thesh*w),int(thesh*h),w-int(thesh*w),h-int(thesh*h)
img = img[ymin:ymax,xmin:xmax] # 剪切图片边缘
inputBlob = cv2.dnn.blobFromImage(img,
scalefactor=1.0,
size=(224, 224),
swapRB=True ,
mean=[103.939,116.779,123.68],crop=False);
angleNet.setInput(inputBlob)
pred = angleNet.forward()
index = np.argmax(pred,axis=1)[0]
return ROTATE[index]
上述代码返回图片文字方向的角度，进入yolov3前只是对图片简单的旋转：
im = Image.fromarray(img).transpose(Image.ROTATE_90)
img = np.array(im)
二、基于yolov3进行本文检测 + 文本线构造算法合并text proposals：
进入yolov3，resize图像大小（608，608），进入yolov3进行检测。yolov3的网络结构及其他细节不再赘述，下面只介绍标注的详细过程：
kerasTextModel = os.path.join(pwd,"models","text.h5") # keras版本--文本行检测模型权重文件
keras_anchors = '8,11, 8,16, 8,23, 8,33, 8,48, 8,97, 8,139, 8,198, 8,283'
class_names = ['none','text']
由上述代码可以看出anchors宽度为8，也就是说标注样本中每个框的宽度为8，高度不定，标签只有两类：[‘none’,‘text’]。更加详细的可以去了解一下CTPN的样本。
yolov3检测的结果就是一系列的带有标签的box，接下来利用CTPN中的文本线构造算法合并text proposals，连接成一个文本检测框：
为了说明问题，假设某张图有如上图所示的2个text proposal，即蓝色和红色2组anchor boxes。CTPN采用如下算法构造文本线：
按照水平x坐标排序Anchor；
按照规则依次计算每个Anchor boxi的pair（boxj），组成pair（boxi，boxj）；
通过pair（boxi，boxj）建立一个Connect graph，最终获得文本检测框。
下面详细解释，假设每个Anchor index如绿色数字，同时每个Anchor Softmax score如黑色数字：
文本线构造算法通过如下方式建立每个Anchor boxi的 pair（boxi，boxj）：
此部分最终返回图像中的每一行的连通文本框boxes。
三、CRNN + CTC进行文字识别
主要解决作者目前的疑惑：
1、CRNN的具体网络结构：输入一个文本行box怎样输出识别结果的？？？
2、CTC到底是什么？？
目标检测输入：608*608
然后检测框进入CRNN中的CNN的输入大小为：（1，1，32，w）
CNN提取特征结束，进入RNN的尺寸为：（w/4，1，512） # T= w/4
RNN的输出结果为：（w/4，1，5530） # T * (N+1) # N:字符个数
先上一个参考链接：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/43534801
CRNN的网络结构：CNN+RNN（biLSTM）
代码中的结构如下：
class CRNN(nn.Module):
def __init__(self, imgH, nc, nclass, nh, leakyRelu=False,lstmFlag=True,GPU=False,alphabet=None):
"""
是否加入lstm特征层
"""
super(CRNN, self).__init__()
assert imgH % 16 == 0, 'imgH has to be a multiple of 16'
ks = [3, 3, 3, 3, 3, 3, 2]
ps = [1, 1, 1, 1, 1, 1, 0]
ss = [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]
nm = [64, 128, 256, 256, 512, 512, 512]
self.lstmFlag = lstmFlag
self.GPU = GPU
self.alphabet = alphabet
cnn = nn.Sequential()
def convRelu(i, batchNormalization=False):
nIn = nc if i == 0 else nm[i - 1]
nOut = nm[i]
cnn.add_module('conv{0}'.format(i),
nn.Conv2d(nIn, nOut, ks[i], ss[i], ps[i]))
if batchNormalization:
cnn.add_module('batchnorm{0}'.format(i), nn.BatchNorm2d(nOut))
if leakyRelu:
cnn.add_module('relu{0}'.format(i),
nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True))
else:
cnn.add_module('relu{0}'.format(i), nn.ReLU(True))
convRelu(0)
cnn.add_module('pooling{0}'.format(0), nn.MaxPool2d(2, 2)) # 64x16x64
convRelu(1)
cnn.add_module('pooling{0}'.format(1), nn.MaxPool2d(2, 2)) # 128x8x32
convRelu(2, True)
convRelu(3)
cnn.add_module('pooling{0}'.format(2),
nn.MaxPool2d((2, 2), (2, 1), (0, 1))) # 256x4x16
convRelu(4, True)
convRelu(5)
cnn.add_module('pooling{0}'.format(3),
nn.MaxPool2d((2, 2), (2, 1), (0, 1))) # 512x2x16
convRelu(6, True) # 512x1x16
self.cnn = cnn
if self.lstmFlag:
self.rnn = nn.Sequential(
BidirectionalLSTM(512, nh, nh),
BidirectionalLSTM(nh, nh, nclass))
else:
self.linear = nn.Linear(nh*2, nclass)
def forward(self, input):
# conv features
conv = self.cnn(input)
b, c, h, w = conv.size()
assert h == 1, "the height of conv must be 1"
conv = conv.squeeze(2)
conv = conv.permute(2, 0, 1) # [w, b, c]
if self.lstmFlag:
# rnn features
output = self.rnn(conv)
T, b, h = output.size()
output = output.view(T, b, -1)
else:
T, b, h = conv.size()
t_rec = conv.contiguous().view(T * b, h)
output = self.linear(t_rec) # [T * b, nOut]
# view()的作用相当于numpy中的reshape，重新定义矩阵的形状。
output = output.view(T, b, -1)
return output
网络结构如下：
<bound method CRNN.predict_job of CRNN(
(cnn): Sequential(
(conv0): Conv2d(1, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
(relu0): ReLU(inplace)
(pooling0): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
(conv1): Conv2d(64, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
(relu1): ReLU(inplace)
(pooling1): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
(conv2): Conv2d(128, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
(batchnorm2): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(relu2): ReLU(inplace)
(conv3): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
(relu3): ReLU(inplace)
(pooling2): MaxPool2d(kernel_size=(2, 2), stride=(2, 1), padding=(0, 1), dilation=1, ceil_mode=False)
(conv4): Conv2d(256, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
(batchnorm4): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(relu4): ReLU(inplace)
(conv5): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
(relu5): ReLU(inplace)
(pooling3): MaxPool2d(kernel_size=(2, 2), stride=(2, 1), padding=(0, 1), dilation=1, ceil_mode=False)
(conv6): Conv2d(512, 512, kernel_size=(2, 2), stride=(1, 1))
(batchnorm6): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(relu6): ReLU(inplace)
)
(rnn): Sequential(
(0): BidirectionalLSTM(
(rnn): LSTM(512, 256, bidirectional=True)
(embedding): Linear(in_features=512, out_features=256, bias=True)
)
(1): BidirectionalLSTM(
(rnn): LSTM(256, 256, bidirectional=True)
(embedding): Linear(in_features=512, out_features=5530, bias=True)
)
)
)>
CTC：
对于Recurrent Layers，如果使用常见的Softmax cross-entropy loss，则每一列输出都需要对应一个字符元素。那么训练时候每张样本图片都需要标记出每个字符在图片中的位置，再通过CNN感受野对齐到Feature map的每一列获取该列输出对应的Label才能进行训练。
在实际情况中，标记这种对齐样本非常困难（除了标记字符，还要标记每个字符的位置），工作量非常大。另外，由于每张样本的字符数量不同，字体样式不同，字体大小不同，导致每列输出并不一定能与每个字符一一对应。
当然这种问题同样存在于语音识别领域。例如有人说话快，有人说话慢，那么如何进行语音帧对齐，是一直以来困扰语音识别的巨大难题。
所以CTC提出一种对不需要对齐的Loss计算方法，用于训练网络，被广泛应用于文本行识别和语音识别中。
CTC暂时参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/43534801
后续再总结！！！