DL之CNN：基于CRNN_OCR算法(keras,CNN+RNN)利用數據集(torch,mdb格式)訓練來實現新圖片上不定長度字符串進行識別—預測過程

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目錄

輸出結果

設計思路

核心代碼

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輸出結果

1、五張圖片進行測試，并輸出測試結果

輸出結果分別為

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結論，前兩張圖片的測試效果，還是可以接受的。

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設計思路

后期更新……

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核心代碼

后期更新……

def ocr_predict(im): im = im.convert('L') 。scale = im.size[1]*1.0 / 32w = im.size[0] / scalew = int(w)im = im.resize((w,32)) img = np.array(im).astype(np.float32)/255.0 # print(img)X = img.reshape((32,w,1)) X = np.array([X])y_pred = basemodel.predict(X) # out01 = decode(y_pred) # print('out01的輸出：',out01)y_pred = y_pred[:,2:,:] out = decode(y_pred) # print('out01過濾后的輸出:',out)#out = K.get_value(K.ctc_decode(y_pred, input_length=np.ones(y_pred.shape[0])*y_pred.shape[1], )[0][0])[:, :]#out = u''.join([characters[x] for x in out[0]])if len(out)>0: while out[0]==u'。': # print('【out[0]==u。后輸出】：', out)if len(out)>1: out = out[1:] # print('【out[1:]輸出】：', out)else: breakreturn out #返回outimg = cv2.imread('./img/12.jpg') image = Image.fromarray(img).convert('L') print(sim_pred)

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的DL之CNN：基于CRNN_OCR算法(keras,CNN+RNN)利用数据集(torch,mdb格式)训练来实现新图片上不定长度字符串进行识别—预测过程的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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