采用DBNET检测身份证数字所在区域，然后使用切割字符的方法，使用PCA+SVM训练和分类，支持C++/PYTHON开发，只需要OPENCV 身份证数字识别DBNET+PCA+SVM

文字检测任务 1.环境配置 配置mmorc: 安装pytorch pip install -U openmimmim install mmenginemim install mmcvmim install mmdet git clone https://github.com/open-mmlab/mmocr.gitcd mmocrpip install -v -e . 数据

文章目录 概率图 probability map 标签阈值图 threshold map 标签DB: Real-time Scene Text Detection with Differentiable Binarization网络整体流程一. Label generationprobability map生成threshold map 生成 二. Differentiable Binari

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1911.08947.pdf 开源代码pytorch版本：GitHub - WenmuZhou/DBNet.pytorch: A pytorch re-implementation of Real-time Scene Text Detection with Differentiable Binarization 前言 在这篇论文之前，文

✨专栏介绍： 经过几个月的精心筹备，本作者推出全新系列《深入浅出OCR》专栏，对标最全OCR教程，具体章节如导图所示，将分别从OCR技术发展、方向、概念、算法、论文、数据集等各种角度展开详细介绍。 💙个人主页: GoAI |💚 公众号: GoAI的学习小屋 | 💛交流群: 704932595 |💜个人简介 ： 掘金签约作者、百度飞桨PPDE、领航团团长、开源特训营导师、CS

1. 关于数据集预处理 把训练数据train和测试数据test的img和gt，放到datasets文件夹下，或者其他文件夹中也可以，代码中写出数据集所在位置的绝对路径即可。 将训练数据和测试数据生成如下图的格式： 参考文献 生成train.txt和test.txt,保存到datasets文件夹下(必须也把test.txt也生成)。 生成文件的代码如下： import osdef g

文章目录 前言1. YAML配置文件2. 配置文件读取3. 构造并初始化配置文件中的类4. DBNet训练过程4.1 从train.py开始。4.2 Trainer类实现DBNet训练过程4.2.1 训练与测试数据组织方式 4.2 DBNet训练过程详解4.2.1 模型加载4.2.2 数据集加载4.2.2.1 训练数据增强4.2.2.2 生成标签（label generation） 4.2.

DBNet模型 一、简述   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

文章目录 一、背景二、方法2.1 Adaptive Scale Fusion (ASF) 模块2.2 Binarization2.3 Adaptive Threshold2.4 Deformable Convolution2.5 Label Generation2.6 Optimization 三、效果 论文：Real-Time Scene Text Detection wit