高级 API：TextDetectionModel 和 TextRecognitionModel

目录

• 简介
  • TextRecognitionModel
  • TextDetectionModel
• 预训练模型
  • TextRecognitionModel
  • TextDetectionModel
• 用于测试的图像
• 文本识别示例
• 文本检测示例
• 文本定位示例
• 源代码
• 详细示例
  • 使用图像进行测试
  • 在公共数据集上进行测试

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原始作者	Wenqing Zhang
兼容性	OpenCV >= 4.5

简介

在本教程中，我们将详细介绍 TextRecognitionModel 和 TextDetectionModel 中的 API。

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TextRecognitionModel

在当前版本中，cv::dnn::TextRecognitionModel 仅支持基于 CNN+RNN+CTC 的算法，并提供了 CTC 的贪婪解码方法。更多信息，请参考 原始论文

在识别之前，您应该 setVocabulary 和 setDecodeType。

• "CTC-greedy"，文本识别模型的输出应该是一个概率矩阵。形状应该是 (T, B, Dim)，其中
  • T 是序列长度
  • B 是批大小（推理中仅支持 B=1）
  • 和 Dim 是词汇表长度 +1（CTC 的 'Blank' 在 Dim 的索引 0 处）。
• "CTC-prefix-beam-search"，文本识别模型的输出应该是一个与 "CTC-greedy" 相同的概率矩阵。
  • 该算法在 Hannun 的 论文中提出。
  • setDecodeOptsCTCPrefixBeamSearch 可用于控制搜索步骤中的波束大小。
  • 为了进一步优化大型词汇表，引入了一个新的选项 vocPruneSize，以避免迭代整个词汇表，而只迭代概率最高的 vocPruneSize 个 token。

cv::dnn::TextRecognitionModel::recognize() 是文本识别的主要函数。

• 输入图像应该是一个裁剪的文本图像或一个带有 roiRects 的图像
• 未来可能会支持其他解码方法

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TextDetectionModel

cv::dnn::TextDetectionModel API 提供了以下文本检测方法

• cv::dnn::TextDetectionModel::detect() 在 std::vector<std::vector<Point>> (4 点四边形) 中返回结果
• cv::dnn::TextDetectionModel::detectTextRectangles() 在 std::vector<cv::RotatedRect> (类似 RBOX) 中返回结果

在当前版本中，cv::dnn::TextDetectionModel 支持以下算法

• 使用 cv::dnn::TextDetectionModel_DB 与 "DB" 模型
• 和使用 cv::dnn::TextDetectionModel_EAST 与 "EAST" 模型

以下提供的预训练模型是 DB 的变体（没有可变形卷积），性能可以参考 论文 中的表 1。更多信息，请参考 官方代码

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您可以使用更多数据训练自己的模型，并将其转换为 ONNX 格式。我们鼓励您向这些 API 添加新的算法。

预训练模型

TextRecognitionModel

crnn.onnx
url: https://drive.google.com/uc?export=dowload&id=1ooaLR-rkTl8jdpGy1DoQs0-X0lQsB6Fj
sha: 270d92c9ccb670ada2459a25977e8deeaf8380d3,
alphabet_36.txt: https://drive.google.com/uc?export=dowload&id=1oPOYx5rQRp8L6XQciUwmwhMCfX0KyO4b
参数设置：-rgb=0;
描述：该模型的分类数为 36 (0~9 + a~z)。
训练数据集为 MJSynth。
 
crnn_cs.onnx
url: https://drive.google.com/uc?export=dowload&id=12diBsVJrS9ZEl6BNUiRp9s0xPALBS7kt
sha: a641e9c57a5147546f7a2dbea4fd322b47197cd5
alphabet_94.txt: https://drive.google.com/uc?export=dowload&id=1oKXxXKusquimp7XY1mFvj9nwLzldVgBR
参数设置：-rgb=1;
描述：该模型的分类数为 94 (0~9 + a~z + A~Z + 标点符号)。
训练数据集为 MJsynth 和 SynthText。
 
crnn_cs_CN.onnx
url: https://drive.google.com/uc?export=dowload&id=1is4eYEUKH7HR7Gl37Sw4WPXx6Ir8oQEG
sha: 3940942b85761c7f240494cf662dcbf05dc00d14
alphabet_3944.txt: https://drive.google.com/uc?export=dowload&id=18IZUUdNzJ44heWTndDO6NNfIpJMmN-ul
参数设置：-rgb=1;
描述：该模型的分类数为 3944 (0~9 + a~z + A~Z + 汉字 + 特殊字符)。
训练数据集为 ReCTS (https://rrc.cvc.uab.es/?ch=12)。

更多模型可以在 这里 找到，这些模型来自 clovaai。您可以通过 CRNN 训练更多模型，并通过 torch.onnx.export 转换模型。

TextDetectionModel

- DB_IC15_resnet50.onnx
url: https://drive.google.com/uc?export=dowload&id=17_ABp79PlFt9yPCxSaarVc_DKTmrSGGf
sha: bef233c28947ef6ec8c663d20a2b326302421fa3
推荐参数设置：-inputHeight=736, -inputWidth=1280;
描述：该模型在 ICDAR2015 上训练，因此只能检测英文文本实例。
 
- DB_IC15_resnet18.onnx
url: https://drive.google.com/uc?export=dowload&id=1vY_KsDZZZb_svd5RT6pjyI8BS1nPbBSX
sha: 19543ce09b2efd35f49705c235cc46d0e22df30b
推荐参数设置：-inputHeight=736, -inputWidth=1280;
描述：该模型在 ICDAR2015 上训练，因此只能检测英文文本实例。
 
- DB_TD500_resnet50.onnx
url: https://drive.google.com/uc?export=dowload&id=19YWhArrNccaoSza0CfkXlA8im4-lAGsR
sha: 1b4dd21a6baa5e3523156776970895bd3db6960a
推荐参数设置：-inputHeight=736, -inputWidth=736;
描述：该模型在 MSRA-TD500 上训练，因此可以检测英文和中文文本实例。
 
- DB_TD500_resnet18.onnx
url: https://drive.google.com/uc?export=dowload&id=1sZszH3pEt8hliyBlTmB-iulxHP1dCQWV
sha: 8a3700bdc13e00336a815fc7afff5dcc1ce08546
推荐参数设置：-inputHeight=736, -inputWidth=736;
描述：该模型在 MSRA-TD500 上训练，因此可以检测英文和中文文本实例。

我们将在未来 这里 发布更多 DB 模型。

- EAST
下载链接：https://www.dropbox.com/s/r2ingd0l3zt8hxs/frozen_east_text_detection.tar.gz?dl=1
该模型基于 https://github.com/argman/EAST

用于测试的图像

文本识别
url: https://drive.google.com/uc?export=dowload&id=1nMcEy68zDNpIlqAn6xCk_kYcUTIeSOtN
sha: 89205612ce8dd2251effa16609342b69bff67ca3
 
文本检测
url: https://drive.google.com/uc?export=dowload&id=149tAhIcvfCYeyufRoZ9tmc2mZDKE_XrF
sha: ced3c03fb7f8d9608169a913acf7e7b93e07109b

文本识别示例

步骤 1. 加载具有词汇表的图像和模型

// 加载裁剪的文本行图像
// 您可以在“用于测试的图像”中找到用于测试的裁剪图像
int rgb = IMREAD_COLOR; // 这应该根据模型输入要求进行更改。
Mat image = imread("path/to/text_rec_test.png", rgb);
 
// 加载模型权重
TextRecognitionModel model("path/to/crnn_cs.onnx");
 
// 解码方法
// 未来将支持更多方法
model.setDecodeType("CTC-greedy");
 
// 加载词汇表
// 词汇表应根据文本识别模型进行更改
std::ifstream vocFile;
vocFile.open("path/to/alphabet_94.txt");
CV_Assert(vocFile.is_open());
String vocLine;
std::vector<String> vocabulary;
while (std::getline(vocFile, vocLine)) {
vocabulary.push_back(vocLine);
}
model.setVocabulary(vocabulary);

步骤 2. 设置参数

// 归一化参数
double scale = 1.0 / 127.5;
Scalar mean = Scalar(127.5, 127.5, 127.5);
 
// 输入形状
Size inputSize = Size(100, 32);
 
model.setInputParams(scale, inputSize, mean);

步骤 3. 推理

std::string recognitionResult = recognizer.recognize(image);
std::cout << "'" << recognitionResult << "'" << std::endl;

输入图像

图片示例

输出

'welcome'

文本检测示例

步骤 1. 加载图像和模型

// 加载图像
// 您可以在“用于测试的图像”中找到一些用于测试的图像
Mat frame = imread("/path/to/text_det_test.png");

步骤 2.a 设置参数 (DB)

// 加载模型权重
TextDetectionModel_DB model("/path/to/DB_TD500_resnet50.onnx");
 
// 后处理参数
float binThresh = 0.3;
float polyThresh = 0.5;
uint maxCandidates = 200;
double unclipRatio = 2.0;
model.setBinaryThreshold(binThresh)
.setPolygonThreshold(polyThresh)
.setMaxCandidates(maxCandidates)
.setUnclipRatio(unclipRatio)
;
 
// 归一化参数
double scale = 1.0 / 255.0;
Scalar mean = Scalar(122.67891434, 116.66876762, 104.00698793);
 
// 输入形状
Size inputSize = Size(736, 736);
 
model.setInputParams(scale, inputSize, mean);

步骤 2.b 设置参数 (EAST)

TextDetectionModel_EAST model("EAST.pb");
 
float confThreshold = 0.5;
float nmsThreshold = 0.4;
model.setConfidenceThreshold(confThresh)
.setNMSThreshold(nmsThresh)
;
 
double detScale = 1.0;
Size detInputSize = Size(320, 320);
Scalar detMean = Scalar(123.68, 116.78, 103.94);
bool swapRB = true;
model.setInputParams(detScale, detInputSize, detMean, swapRB);

步骤 3. 推理

std::vector<std::vector<Point>> detResults;
model.detect(detResults);
 
// 可视化
polylines(frame, results, true, Scalar(0, 255, 0), 2);
imshow("Text Detection", image);
cv::Mat::empty

输出

图片示例

文本定位示例

按照上述步骤操作后，很容易获得输入图像的检测结果。然后，您可以进行变换和裁剪文本图像以进行识别。更多信息，请参考 详细示例

// 变换和裁剪
Mat cropped;
fourPointsTransform(recInput, vertices, cropped);
 
String recResult = recognizer.recognize(cropped);

输出示例

图片示例

图片示例

源代码

这些 API 的 源代码 可以在 DNN 模块中找到。

详细示例

更多信息，请参考

• samples/dnn/scene_text_recognition.cpp
• samples/dnn/scene_text_detection.cpp
• samples/dnn/text_detection.cpp
• samples/dnn/scene_text_spotting.cpp

使用图像进行测试

示例

example_dnn_scene_text_recognition -mp=path/to/crnn_cs.onnx -i=path/to/an/image -rgb=1 -vp=/path/to/alphabet_94.txt
example_dnn_scene_text_detection -mp=path/to/DB_TD500_resnet50.onnx -i=path/to/an/image -ih=736 -iw=736
example_dnn_scene_text_spotting -dmp=path/to/DB_IC15_resnet50.onnx -rmp=path/to/crnn_cs.onnx -i=path/to/an/image -iw=1280 -ih=736 -rgb=1 -vp=/path/to/alphabet_94.txt
example_dnn_text_detection -dmp=path/to/EAST.pb -rmp=path/to/crnn_cs.onnx -i=path/to/an/image -rgb=1 -vp=path/to/alphabet_94.txt

在公共数据集上进行测试

文本识别

测试图像的下载链接可以在 用于测试的图像 中找到

示例

example_dnn_scene_text_recognition -mp=path/to/crnn.onnx -e=true -edp=path/to/evaluation_data_rec -vp=/path/to/alphabet_36.txt -rgb=0
example_dnn_scene_text_recognition -mp=path/to/crnn_cs.onnx -e=true -edp=path/to/evaluation_data_rec -vp=/path/to/alphabet_94.txt -rgb=1

文本检测

测试图像的下载链接可以在 用于测试的图像 中找到

示例

example_dnn_scene_text_detection -mp=path/to/DB_TD500_resnet50.onnx -e=true -edp=path/to/evaluation_data_det/TD500 -ih=736 -iw=736
example_dnn_scene_text_detection -mp=path/to/DB_IC15_resnet50.onnx -e=true -edp=path/to/evaluation_data_det/IC15 -ih=736 -iw=1280