一文搞定！手把手教你文字识别（识别篇：LSTM+CTC, CRNN, chineseocr方法）

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文字识别是AI的一个重要应用场景，文字识别过程一般由图像输入、预处理、文本检测、文本识别、结果输出等环节组成。
 
其中，文本检测、文本识别是最核心的环节。文本检测方面，在前面的文章中已介绍过了多种基于深度学习的方法，可针对各种场景实现对文字的检测，详见以下文章：

【AI实战】手把手教你文字识别（检测篇：MSER、CTPN、SegLink、EAST等方法）

 

【AI实战】手把手教你文字识别（检测篇：AdvancedEAST、PixelLink方法）
 

而本文主要就是介绍在“文本识别”方面的实战方法，只要掌握了这些方法，那么跟前面介绍的文本检测方法结合起来，就可以轻松应对各种文字识别的任务了。话不多说，马上来学习“文本识别”的方法。

文字识别可根据待识别的文字特点采用不同的识别方法，一般分为定长文字、不定长文字两大类别。

• 定长文字（例如验证码），由于字符数量固定，采用的网络结构相对简单，识别也比较容易；
• 不定长文字（例如印刷文字、广告牌文字等），由于字符数量是不固定的，因此需要采用比较复杂的网络结构和后处理环节，识别也具有一定的难度。

下面按照定长文字、不定长文字分别介绍识别方法。

一、定长文字识别
定长文字的识别相对简单，应用场景也比较局限，最典型的场景就是验证码的识别了。由于字符数量是已知的、固定的，因此，网络结构比较简单，一般构建3层卷积层，2层全连接层便能满足“定长文字”的识别。
具体方法在之前介绍验证码识别的文章中已详细介绍，在此不再赘述。详见文章：

【AI实战】文字识别（验证码识别）

 
二、不定长文字识别
不定长文字在现实中大量存在，例如印刷文字、广告牌文字等，由于字符数量不固定、不可预知，因此，识别的难度也较大，这也是目前研究文字识别的主要方向。下面介绍不定长文字识别的常用方法：LSTM+CTC、CRNN、chinsesocr。
1、LSTM+CTC 方法
（1）什么是LSTM
为了实现对不定长文字的识别，就需要有一种能力更强的模型，该模型具有一定的记忆能力，能够按时序依次处理任意长度的信息，这种模型就是“循环神经网络”（Recurrent Neural Networks，简称RNN）。
LSTM（Long Short Term Memory，长短期记忆网络）是一种特殊结构的RNN（循环神经网络），用于解决RNN的长期依赖问题，也即随着输入RNN网络的信息的时间间隔不断增大，普通RNN就会出现“梯度消失”或“梯度爆炸”的现象，这就是RNN的长期依赖问题，而引入LSTM即可以解决这个问题。LSTM单元由输入门（Input Gate）、遗忘门（Forget Gate）和输出门（Output Gate）组成，具体的技术原理的工作过程详见之前的文章（文章：白话循环神经网络（RNN）），LSTM的结构如下图所示。
 
（2）什么是CTC
CTC（Connectionist Temporal Classifier，联接时间分类器），主要用于解决输入特征与输出标签的对齐问题。例如下图，由于文字的不同间隔或变形等问题，导致同个文字有不同的表现形式，但实际上都是同一个文字。在识别时会将输入图像分块后再去识别，得出每块属于某个字符的概率（无法识别的标记为特殊字符”-”），如下图：
 
由于字符变形等原因，导致对输入图像分块识别时，相邻块可能会识别为同个结果，字符重复出现。因此，通过CTC来解决对齐问题，模型训练后，对结果中去掉间隔字符、去掉重复字符（如果同个字符连续出现，则表示只有1个字符，如果中间有间隔字符，则表示该字符出现多次），如下图所示
 
（3）LSTM+CTC实现：常量定义
定义一些常量，在模型训练和预测中使用，定义如下：

# 数据集，可根据需要增加英文或其它字符
DIGITS = ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']
 
# 分类数量
num_classes = len(DIGITS) + 1     # 数据集字符数+特殊标识符
 
# 图片大小，32 x 256
OUTPUT_SHAPE = (32, 256)
 
# 学习率
INITIAL_LEARNING_RATE = 1e-3
DECAY_STEPS = 5000
REPORT_STEPS = 100
LEARNING_RATE_DECAY_FACTOR = 0.9
MOMENTUM = 0.9
 
# LSTM网络层次
num_hidden = 128
num_layers = 2
 
# 训练轮次、批量大小
num_epochs = 50000
BATCHES = 10
BATCH_SIZE = 32
TRAIN_SIZE = BATCHES * BATCH_SIZE
 
# 数据集目录、模型目录
data_dir = '/tmp/lstm_ctc_data/'
model_dir = '/tmp/lstm_ctc_model/'

（4）LSTM+CTC实现：随机生成不定长图片数据
为了训练和测试LSTM+CTC识别模型，先要准备好基础数据，可根据需要准备好已标注的文本图片集。在这里，为了方便训练和测试模型，随机生成10000张不定长的图片数据集。通过使用Pillow生成图片和绘上文字，并对图片随机叠加椒盐噪声，以更加贴近现实场景。核心代码如下：

# 生成椒盐噪声
def img_salt_pepper_noise(src,percetage):
    NoiseImg=src
    NoiseNum=int(percetage*src.shape[0]*src.shape[1])
    for i in range(NoiseNum):
        randX=random.randint(0,src.shape[0]-1)
        randY=random.randint(0,src.shape[1]-1)
        if random.randint(0,1)==0:
            NoiseImg[randX,randY]=0
        else:
            NoiseImg[randX,randY]=255
    return NoiseImg
 
# 随机生成不定长图片集
def gen_text(cnt):
    # 设置文字字体和大小
    font_path = '/data/work/tensorflow/fonts/arial.ttf'
    font_size = 30
    font=ImageFont.truetype(font_path,font_size)
 
for i in range(cnt):
        # 随机生成1到10位的不定长数字
        rnd = random.randint(1, 10)
        text = ''
        for j in range(rnd):
            text = text + DIGITS[random.randint(0, len(DIGITS) - 1)]
 
# 生成图片并绘上文字
        img=Image.new("RGB",(256,32))
        draw=ImageDraw.Draw(img)
        draw.text((1,1),text,font=font,fill='white')
        img=np.array(img)
 
# 随机叠加椒盐噪声并保存图像
        img = img_salt_pepper_noise(img, float(random.randint(1,10)/100.0))
        cv2.imwrite(data_dir + text + '_' + str(i+1) + '.jpg',img)

随机生成的不定长数据效果如下：
 
执行 gen_text(10000) 后生成的图片集如下，文件名由序号和文字标签组成：

（5）LSTM+CTC实现：标签向量化（稀疏矩阵）
由于文字是不定长的，因此，如果读取图片并获取标签，然后将标签存放在一个紧密矩阵中进行向量化，那将会出现大量的零元素，很浪费空间。因此，使用稀疏矩阵对标签进行向量化。所谓“稀疏矩阵”就是矩阵中的零元素远远多于非零元素，采用这种方式存储可有效节约空间。
稀疏矩阵有3个属性，分别是：

• indices：二维矩阵，代表非零的坐标点
• values：二维tensor，代表indice位置的数据值
• dense_shape：一维，代表稀疏矩阵的大小（取行数和列的最大长度）

例如读取了以下图片和相应的标签，那么存储为稀疏矩阵的结果如下：