图像处理中OCR(Optical Character Recognition光学字符识别)场景非常多，也给大家的工作生活带来了很多便利，比如车牌识别就能管理停车场车辆的出入，快递时只需给一个带有快递信息的图就能自动解析上传发件信息和收件信息，再比如我们很多时候需要绑定银行卡要输入好长一串数字实数麻烦也只需要对着银行卡拍照即可自动识别出卡号，这样的例子太多。
OCR的魅力确实挺大，有没有想过自己尝试来解决一些问题，今天分享github上的一个中文字识别的项目，非常棒，能够带你入门身份证识别和火车票识别。
项目地址：
https://github.com/chineseocr/chineseocr
该项目是基于yolo3与crnn实现的中文识别。
能实现以下功能：
- 文字方向检测 0、90、180、270度检测(支持dnn/tensorflow)
- 支持(darknet/opencv dnn /keras)文字检测,支持darknet/keras训练
- 不定长OCR训练(英文、中英文) crnn\dense ocr 识别及训练 ,新增pytorch转keras模型代码(tools/pytorch_to_keras.py)
- 支持darknet 转keras, keras转darknet, pytorch 转keras模型
- 身份证/火车票结构化数据识别
新增CNN+ctc模型，支持DNN模块调用OCR，单行图像平均时间为0.02秒以下
快下载代码试试吧！
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