CTPN CRNN-Pytorch 银行卡号识别

通过利用keras以及一些自定义函数进行数据增强, CTPN进行文字定位，CRNN进行文字识别以及Flask Web实现银行卡号码识别
Github地址

由于我并不是机器学习方向，完成此项目只是学校课程需要
所以文章可能只是如何开始并完成这个项目，至于深层次的原理，推荐两篇中文博文

【OCR技术系列之五】自然场景文本检测技术综述（CTPN, SegLink, EAST）
【OCR技术系列之七】端到端不定长文字识别CRNN算法详解

硬件设备以及部分驱动和依赖如下：
Ubuntu18.04 + CUDA 8.0.61 + GeForce GTX 960M + NVIDIA Driver 430.14 + Python3.6 + Tensorflow-gpu

安装完成后，可以通过下面命令在你的设备中检查

克隆源代码，并生成Python3虚拟环境

git clone https://github.com/bay1/card-crnn-ctpn.git  python3 -m virtualenv venv  source venv/bin/activate # 激活虚拟环境  pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package # 安装项目依赖，指定清华源

项目中用到了warpctc-pytorch，需要我们手动安装
注意这里的命令需要在Python虚拟环境中执行

git clone https://github.com/SeanNaren/warp-ctc.git cd warp-ctc mkdir build; cd build cmake .. make

你可能会遇到如下错误，这是因为你的gcc版本过高，需要低于5.0版本

/usr/local/cuda-8.0/include/host_config.h:119:2: error: #error -- unsupported GNU version! gcc versions later than 5 are not supported!  #error -- unsupported GNU version! gcc versions later than 5 are not supported!   ^~~~~

如果你系统中有多个gcc版本，你可以执行下面的命令指定"gcc"命令链接的具体指令
比如我指定我系统中存在的另一个gcc版本： gcc-4.9

sudo rm /usr/bin/gcc sudo ln -s /usr/bin/gcc-4.9  /usr/bin/gcc

你也可能会遇到如下错误

/usr/bin/ld: CMakeFiles/test_gpu.dir/tests/test_gpu_generated_test_gpu.cu.o: relocation R_X86_64_32S against `.bss' can not be used when making a PIE object; recompile with -fPIC /usr/bin/ld: 最后的链结失败: 输出不可表示的节 collect2: error: ld returned 1 exit status CMakeFiles/test_gpu.dir/build.make:98: recipe for target 'test_gpu' failed make[2]: *** [test_gpu] Error 1 CMakeFiles/Makefile2:146: recipe for target 'CMakeFiles/test_gpu.dir/all' failed make[1]: *** [CMakeFiles/test_gpu.dir/all] Error 2 Makefile:129: recipe for target 'all' failed make: *** [all] Error 2

根据报错内容，我们可以直接修改目录下的CMakeCache.txt

CMAKE_CXX_FLAGS:STRING=-fPIC # 39 行

然后我们根据warp-ctc说明，执行下面命令

cd ../pytorch_binding python setup.py install

此时你可能会遇到如下错误

src/binding.cpp:6:10: fatal error: torch/extension.h: 没有那个文件或目录  #include <torch/extension.h>           ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~ compilation terminated. error: command 'x86_64-linux-gnu-gcc' failed with exit status 1

根据前人的经验，https://github.com/SeanNaren/warp-ctc/issues/101
我们直接切换以前的版本即可

git checkout ac045b6

CTPN

文本位置定位，我直接借用的此项目以及其训练的模型text-detection-ctpn
其实作者训练的模型效果不算很好，不过我手里并没有模型数据，自己训练还是需要下载这位作者的训练数据
所以干脆直接使用作者训练好的模型数据即可，可以从下面两种方式下载作者的ckpt file

googl drive
baidu云

将此文件夹放到ctpn/，然后执行如下命令

cd ctpn/utils/bbox chmod +x make.sh ./make.sh

PS：如果你想要自己训练CTPN模型数据，你可以执行ctpn文件夹下的train.py文件

其中text-detection-ctpn只是针对文本进行位置的定位
而我们针对银行卡号进行具体定位，所以还是需要进行一些自定义的处理
我的思路是对选取出来的所有Box进行长宽的计算，然后根据长宽的比例来进行截取卡号区域
当然这种效果的前提是，我们能够将卡号部分检测出来，不过这样实现的效果还是相当不错的

def get_wh(box_coordinate):     """     计算box坐标宽高     box格式： [xmin, ymin, xmax, ymin, xmax, ymax, xmin, ymax, score]     """     xmin = box_coordinate[0]     xmax = box_coordinate[2]     ymin = box_coordinate[1]     ymax = box_coordinate[5]     width = xmax - xmin     height = ymax - ymin     return width, height

CRNN

此时需要回到项目根目录，首先对我得到的图片数据进行简单的处理
即将原始图片数据，即data/images的图片，转化为生成lmdb需要的形式

python crnn/handle_images.py

图片路径以及正确标签文本:

crnn/to_lmdb/train.txt
crnn/to_lmdb/test.txt

处理后的图片新路径:

crnn/to_lmdb/train_images
crnn/to_lmdb/test_images

然后我们就需要将我们手中的数据转换成train所需要的lmdb文件
执行下面命令

python crnn/to_lmdb/to_lmdb.py -i crnn/to_lmdb/train_images -l crnn/to_lmdb/train.txt -s crnn/to_lmdb/train_lmdb/ python crnn/to_lmdb/to_lmdb.py -i crnn/to_lmdb/test_images -l crnn/to_lmdb/test.txt -s crnn/to_lmdb/test_lmdb/

生成的lmdb文件目录:

crnn/to_lmdb/train_lmdb
crnn/to_lmdb/test_lmdb

这时候我们就可以具体训练我们手中的数据

python crnn/train.py

模型保存目录: crnn/expr

这个项目有各种自定义的数据目录，以及训练模型的参数
如果你想修改这些参数或者数据路径,你可以到下面两个文件中

ctpn/params.py
crnn/params.py

其中crnn训练模型的参数详解

--random_sample      是否使用随机采样器对数据集进行采样, action='store_true' --keep_ratio         设置图片保持横纵比缩放, action='store_true' --adam               使用adma优化器, action='store_true' --adadelta           使用adadelta优化器, action='store_true' --saveInterval       设置多少次迭代保存一次模型 --valInterval        设置多少次迭代验证一次 --n_test_disp        每次验证显示的个数 --displayInterval    设置多少次迭代显示一次 --experiment         模型保存目录 --alphabet           设置检测分类 --crnn               选择预训练模型 --beta1             --lr                 学习率 --niter              训练回合数 --nh                 LSTM隐藏层数 --imgW               图片宽度 --imgH               图片高度, default=32 --batchSize          设置batchSize大小, default=64 --workers            工作核数, default=2 --trainroot          训练集路径 --valroot            验证集路径 --cuda               使用GPU, action='store_true'