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开源软件介绍：

ctpn

项目介绍

使用tensorflow对文字检测网络(Connectionist Text Proposal Network)的复现，代码简单易懂，适合初学者学习if you are in china ,you can visit https://gitee.com/hengk/ctpn.

软件架构

软件架构说明

• core

  • datalayer.py 根据网络输入的image和label数据生成计算loss时需要的数据

  • resnet.py 网络中的cnn模块

  • lstm.py 网络中的rnn模块

  • loss.py 网络的loss计算方式

  • proposallayer.py 将网络输出的数据转化为最后的Proposal region

  • textdetector.py conect the proposal boxes

  • c_utils.c 使用纯c写的nms算法以及iou算法

  • c_textproposalconnector.c 使用纯c写的基于图的文本构造算法

  • c_datalayer.c to handle training data

  • c_proosallayer.c to handle the output of newwork

  • make.sh 将uitls.c 编译为 so文件

  • data

  • prehandle.py 对图片进行前期的预处理，包括对gt_box的分割，还有对图片的宽高比进行排序

使用说明

1. 标签的生成在data目录下面，首先生成新的图片以及对应的标签（因为要将源标签拆分为宽度为16的框框，以及对原图进行大小的缩放）

   python prehandle.py -g [src_iamge_folder] [src_label_folder] [new_image_folder] [new_label_folder]

   然后生成一个文件，里面内容是图片按照宽高比进行排序所得

   python prehandle.py -s [image_folder] [file]

   在core目录下生成c_utils.so

   ./make.sh

2. 训练参数设置在Config.py中设置一些参数

3. 测试程序

   调用 python test.py [src_image] [dst_image]来测试

4.图片效果