第一步：概要

基于深度学习OCR文本识别分为两个模块：DBNet和CRNN。
DBNet是基于分割的文本检测算法，算法将可微分二值化模块(Differentiable Binarization)引入了分割模型，使得模型能够通过自适应的阈值图进行二值化，并且自适应阈值图可以计算损失，能够在模型训练过程中起到辅助效果优化的效果。经过验证，该方案不仅提升了文本检测的效果而且简化了后处理过程。相较于其他文本检测模型，DBNet在效果和性能上都有比较大的优势，是当前常用的文本检测算法。

CRNN 全称为 Convolutional Recurrent Neural Network，是一种卷积循环神经网络结构，主要用于端到端地对不定长的文本序列进行识别，不用先对单个文字进行切割，而是将文本识别转化为时序依赖的序列学习问题，就是基于图像的序列识别。
CRNN(Convolutional Recurrent Neural Network）是目前较为流行的图文识别模型，可识别较长的文本序列。它包含CNN特征提取层和BLSTM序列特征提取层，能够进行端到端的联合训练。 它利用BLSTM和CTC部件学习字符图像中的上下文关系， 从而有效提升文本识别准确率，使得模型更加鲁棒。预测过程中，前端使用标准的CNN网络提取文本图像的特征，利用BLSTM将特征向量进行融合以提取字符序列的上下文特征，然后得到每列特征的概率分布，最后通过转录层(CTC rule)进行预测得到文本序列。

第二步：模型结构介绍

DB文本检测模型可以分为三个部分：

• Backbone网络，负责提取图像的特征
• FPN网络，特征金子塔，结构增强特征
• Head网络，计算文本区域概率图

CRNN（Convolutional Recurrent Neural Network，卷积递归神经网络）是这个领域内的一个代表性的框架，它融合了卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN），特别适用于对图像中的序列文本进行识别。

第三步：搭建GUI界面

功能模块：能支持手写文字串识别和图片文字串识别

第四步：整个工程的内容

提供整套代码和模型，提供GUI界面代码

 代码的下载路径（新窗口打开链接）：基于深度学习OCR文本识别

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