华为云ID：mujinji13      第一周笔记:第1章 企业应用最广泛的AI案例开发：OCR文字识别1.1 OCR介绍    1.1.1OCR的概念介绍 （OCR 光学字符识别 ： 发展时间较长 ，使用普遍）    1.1.2OCR的流程 机器学习（图像预处理，文本监测，字符分类）    1.1.3深度学习方法（文字区域检测，文字区域检测算法： CTPN，EAST，PixelLink）    1.1.4字符识别算法：CRNN+CTC 卷积神经网络    1.1.5ORC相关开源资源：Tesseract，MNIST手写数字字符集，COCO-text，CTW中文街景数            据集    1.1.6OCR面临的挑战：汉字字符识别，手写字符识别1.2 华为云OCR服务调用指南    1.2.1python的安装和调用    1.2.2申请OCR识别    1.2.3下载SDK    1.2.4代码修改运行    1.2.5结果输出1.3 CTPN+CRNN算法端到端实现文字识别    1.3.1OCR介绍：（OCR 光学字符识别 ： 发展时间较长 ，使用普遍）    1.3.2深度学习方法：文字区域检测：将图片中出现的文本位置检测出来，可能存在不同语言，            不同文字大小， 不同角度倾斜，不同程度遮挡 等情况。字符识别算法：将文本区域的字符            识别出来。通过深度神经网络对目标区域进行特征提取，然后对 固定特征进行提取和比                对，得出 识别结果。    1.3.3CTPN网络结构说明：CNN-VGG16输出到RNN得到位置预测全连接FC    1.3.4CRNN卷积神经网络：卷积层 提取特征-> 循环层 深度双向LSTM-> 转录层 将RNN输出做            softmax    1.3.5完整的端到端OCR流程是：输入原图 -> 文字检测 -> 文字块切片 -> 字符识别 -> 识别结            果汇总。    1.3.6动手实践

华为云ID：mujinji13      第一周笔记:第1章 企业应用最广泛的AI案例开发：OCR文字识别1.1 OCR介绍OCR的概念介绍 （OCR 光学字符识别 ： 发展时间较长 ，使用普遍）OCR的流程 机器学习（图像预处理，文本监测，字符分类）深度学习方法（文字区域检测，文字区域检测算法： CTPN，EAST，PixelLink）字符识别算法：CRNN+CTC 卷积神经网络开源资源：Tesseract，MNIST手写数字字符集，COCO-text，CTW中文街景数据集OCR面临的挑战：汉字字符识别，手写字符识别1.2 华为云OCR服务调用指南python的安装和调用。申请OCR识别。下载SDK，代码修改运行。结果输出。1.3 CTPN+CRNN算法端到端实现文字识别OCR介绍：（OCR 光学字符识别 ： 发展时间较长 ，使用普遍）深度学习方法：文字区域检测：将图片中出现的文本位置检测出来，可能存在不同语言，不同文字大小， 不同角度倾斜，不同程度遮挡 等情况。字符识别算法：将文本区域的字符识别出来。通过深度神经网络对目标区域进行特征提取，然后对 固定特征进行提取和比对，得出 识别结果。CTPN网络结构说明：CNN-VGG16输出到RNN得到位置预测全连接FCCRNN卷积神经网络：卷积层 提取特征-> 循环层 深度双向LSTM-> 转录层 将RNN输出做softmax完整的端到端OCR流程是：输入原图 -> 文字检测 -> 文字块切片 -> 字符识别 -> 识别结果汇总。动手实践。

感谢资料!很给力！