深度学习实战5-卷积神经网络（CNN）中文OCR识别项目
文章目录
一、前期工作
- 导入库
- 图片生成函数
- 导入数据
- 生成数据集函数
二、CNN模型建立 三、训练模型函数 四、训练模型与结果 五、验证
大家好，我是微学AI，今天给大家带来一个利用卷积神经网络（CNN）进行中文OCR识别，实现自己的一个OCR识别工具。 一个OCR识别系统，其目的很简单，只是要把影像作一个转换，使影像内的图形继续保存、有表格则表格内资料及影像内的文字，一律变成计算机文字，使能达到影像资料的储存量减少、识别出的文字可再使用及分析，这样可节省人力打字的时间。 中文OCR识别的注意流程图：
一、前期工作
1.导入库
import numpy as np from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont import cv2 import tensorflow as tf from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten from keras.layers import Convolution2D, MaxPooling2D from tensorflow.keras.optimizers import SGD from tensorflow.keras.utils import plot_model impor
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