idcard-ocr
用途：
主要针对身份证的地址文字OCR，其他有文字的图片也可以，但没有文字检测的功能
文件夹介绍
- background：生成文字的背景图片
- code：代码库
- corpus：语料库（需要自己准备，这里上传的是一个样例）
- font：字体库
- log：存放模型权重
代码说明
├── code
│ ├── comp_face++.py （与face++的检测结果进行比较）
│ ├── data_generator.py （数据生成器）
│ ├── demo_new.py （将模型的输出结果用json存储）
│ ├── densenet.py （模型的网络结构）
│ ├── detect_ocr.py （检测及识别身份证文本）
│ ├── gen_real.py （生成真实的身份证图片及文本）
│ ├── id_label_map.pbtxt （文本检测的类别说明）
│ ├── keys.py （字库）
│ ├── model.png （模型的网络结构图）
│ ├── model.py （编译模型并指定优化器）
│ ├── test.py （输出生成图片的检测结果）
│ ├── train.py （训练代码）
│ └── train_test.py （测试训练代码）
运行环境
- keras == 2.2.0
- tensorflow == 1.6.0
训练：
- 建立语料库（corpus/address_lite.txt）
- 训练模型（code/train.py）
改进
代码参考该库，主要改进以下：
- 扩充了汉字库（增加了200多个，目前有6000个以上汉字）
- end2end的训练模式，从语料库直接生成文字图片，更加方便
- 文字和图片的随机增强（文字随机排列、图片的背景和字体的随机生成、文字的角度等）
精度
loss为0.56，精度为0.93
Todo List
模型与训练的代码分开除了地址，增加其他项目的识别（身份证号、有效日期等）增加文字检测功能（只针对身份证）- 文字增强（文字旋转图像不旋转、文字设置透明度）