一、OCR概念及发展

OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别）是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，经过检测暗、亮的模式肯定其形状，而后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程；即，针对印刷体字符，采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件，并经过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，供文字处理软件进一步编辑加工的技术。如何除错或利用辅助信息提升识别正确率，是OCR最重要的课题，ICR（Intelligent Character Recognition）的名词也随之产生。

简单来说，OCR识别就是光学文字识别，是指通过图像处理和模式识别技术对光学的字符进行识别。**它是计算机视觉研究领域的分支之一，是计算机科学的重要组成部分。衡量一个OCR系统性能好坏的主要指标有：拒识率、误识率、识别速度、用户界面的友好性，产品的稳定性，易用性及可行性等。

二、OCR发展

OCR的概念是在1929年由德国科学家Tausheck最早提出来的，后来美国科学家Handel也提出了利用技术对文字进行识别的想法。而最先对印刷体汉字识别进行研究的是IBM公司的Casey和Nagy，1966年他们发表了第一篇关于汉字识别的文章，采用了模板匹配法识别了1000个印刷体汉字。
早在60、70年代，世界各国就开始有OCR的研究，而研究的初期，多以文字的识别方法研究为主，且识别的文字仅为0至9的数字。以一样拥有方块文字的日本为例，1960年左右开始研究OCR的基本识别理论，初期以数字为对象，直至1965至1970年之间开始有一些简单的产品，如印刷文字的邮政编码识别系统，识别邮件上的邮政编码，帮助邮局做区域分信的做业；也所以至今邮政编码一直是各国所倡导的地址书写方式。
20世纪70年代初，日本的学者开始研究汉字识别，并作了大量的工做。中国在OCR技术方面的研究工做起步较晚，在70年代才开始对数字、英文字母及符号的识别进行研究，70年代末开始进行汉字识别的研究，到1986年，我国提出“863”高新科技研究计划，汉字识别的研究进入一个实质性的阶段，清华大学的丁晓青教授和中科院分别开发研究，相继推出了中文OCR产品，现为中国最领先汉字OCR技术。早期的OCR软件，因为识别率及产品化等多方面的因素，未能达到实际要求。同时，因为硬件设备成本高，运行速度慢，也没有达到实用的程度。只有个别部门，如信息部门、新闻出版单位等使用OCR软件。进入20世纪90年代之后，随着平台式扫描仪的普遍应用，以及我国信息自动化和办公自动化的普及，大大推进了OCR技术的进一步发展，使OCR的识别正确率、识别速度知足了广大用户的要求。

三、OCR的应用场景

根据OCR的应用场景而言，我们可以大致分成识别特定场景下的专用OCR以及识别多种场景下的通用OCR。就前者而言，证件识别以及车牌识别就是专用OCR的典型案例。针对特定场景进行设计、优化以达到最好的特定场景下的效果展示。那通用的OCR就是使用在更多、更复杂的场景下，拥有比较好的泛性。在这个过程中由于场景的不确定性，比如：图片背景极其丰富、亮度不均衡、光照不均衡、残缺遮挡、文字扭曲、字体多样等等问题，会带来极大的挑战。

文件文本识别：可对图书馆、报刊、博物馆、档案馆等的纸质图书、报纸、杂志、历史文献档案等进行电子化管理，实现文件的准确保存。

自然场景文字识别：识别自然场景图像中的文字信息，如车牌、广告词、路牌等信息。识别车辆可实现停车场收费管理、交通流量控制指标测量、车辆定位、防盗、高速公路超速自动监管等功能。

票据文本识别：可对增值税发票、报销单、火车票等不同格式的票据进行文本识别，避免财务人员手动输入大量票据信息。现已广泛应用于财务管理、银行、金融等诸多领域。 .

证件识别：可快速识别身份证、银行卡、驾照等卡类信息，将证件文本信息直接转换为可编辑文本，可大大提高工作效率，降低人工成本，实时进行身份验证相关人员。 , 用于安全管理。

四、OCR的技术路线

典型的OCR技术路线如下图所示：

其中OCR识别的关键路径在于文字检测和文本识别部分，这也是深度学习技术可以充分发挥功效的地方。

(1)常用传统的OCR技术：

1、水平投影垂直投影
2、模板匹配
3、查找轮廓findcontours

(2)常用的文字检测框架：

1、DBNet

首先，DB是一种基于分割的文本检测算法。在各种文本检测算法中，基于分割的检测算法可以更好地处理弯曲等不规则形状文本，因此往往能取得更好的检测效果。但分割法后处理步骤中将分割结果转化为检测框的流程复杂，耗时严重。因此作者提出一个可微的二值化模块（Differentiable
Binarization，简称DB），将二值化阈值加入训练中学习，可以获得更准确的检测边界，从而简化后处理流程。DB算法最终在5个数据集上达到了state-of-art的效果和性能。


参考论文：Real-time Scene Text Detection with Differentiable
Binarization
学习参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/94677957

2、CTPN

CTPN模型主要包括三个部分，分别是卷积层、Bi-LSTM层、全连接层，其结构如下图所示。

• 在卷积层部分，CTPN选取VGG16模型前5个conv5= stage得到feature maps作为图像最后的特征，假设此时feature maps的尺寸为 W *
  H
  * C；
  
• 由于文本之间存在序列关系，因此，作者引入了递归神经网络，采用的是一层Bi-LSTM层，作者发现引入了递归神经网络对文本检测的效果有一个很大的提升，如下图所示，第一行是不采用递归神经网络的效果，第二行是采用了Bi-LSTM后的效果。具体的做法是采用一个的滑动窗口，提取feature
  maps上每个点周围的区域作为该点的特征向量表示，此时，图像的尺度变为，然后将每一行作为序列的长度，高度作为batch_size，传入一个128维的Bi-LSTM，得到Bi-LSTM层的输出为；
  
• 将Bi-LSTM的输出接入全连接层，在这一部分，作者引入了anchor的机制，即对每一个点用k个anchor进行预测，每个anchor就是一个盒子，其高度由[273，390，…，11]逐渐递减，每次除以0.7，总共有10个。作者采用的是三个全连接层分支。
  

学习参考：https://blog.csdn.net/linchuhai/article/details/84191406

3、EAST

论文的思想非常简单，结合了DenseBox和Unet网络中的特性，具体流程如下：

• 先用一个通用的网络(论文中采用的是Pvanet，实际在使用的时候可以采用VGG16，Resnet等)作为base net ，用于特征提取
  
• 基于上述主干特征提取网络，抽取不同level的feature map,它们的尺寸分别是 W
  H
  C，这样可以得到不同尺度的特征图．目的是解决文本行尺度变换剧烈的问题，ealy stage可用于预测小的文本行，late-stage可用于预测大的文本行．
  
• 特征合并层，将抽取的特征进行merge．这里合并的规则采用了U-net的方法，合并规则：从特征提取网络的顶部特征按照相应的规则向下进行合并，这里描述可能不太好理解，具体参见下述的网络结构图
  
• 网络输出层，包含文本得分和文本形状．根据不同文本形状(可分为RBOX和QUAD)，输出也各不相同，具体参看网络结构图
  

学习参考：
https://blog.csdn.net/u010848594/article/details/105347154/
https://blog.csdn.net/u010848594/article/details/105347154/

(3)常用的文字识别框架：

• CRNN+CTC
  
• CRNN+Attention
  

CRNN网络架构：

CRNN网络结构包含三部分，从下到上依次为：
1.卷积层，使用深度CNN，对输入图像提取特征。
2.循环层，使用双向RNN（BLSTM）对特征序列进预测，输出预测标签（真实值）分布。
3.转录层，使用 CTC 损失，把从循环层获取的一系列
标签分布被转化为最终的标签序列。

五、OCR文字识别方法发展

以上文字检测和文字识别部分将在后续文章中详细介绍，待更新！

六、OCR常用的数据集

在这个代码仓库里，提供了常用的OCR检测和识别中的通用公开数据集的下载链接。并且提供了json标签转成.txt标签的代码和转换好的.txt标签。
该项目的详细github地址如下：https://github.com/zcswdt/OCR_ICDAR_label_revise

数据集介绍

数据集介绍参考：https://blog.csdn.net/jhsignal/article/details/107930105

常见的OCR识别平台：

• 使用谷歌开源OCR引擎– Tesseract
  
• 使用百度、阿里等开放平台– PaddleOCR
  
• 基于深度学习的CNN字符识别框架–后续文章继续详细介绍