Оптическое распознавание символов с помощью TensorFlow

Оптическое распознавание символов (OCR) – это технология, которая преобразует различные типы документов, такие как отсканированные бумажные документы, PDF-файлы или изображения, снятые цифровой камерой, в редактируемые данные с возможностью поиска. Распознавание текста играет важную роль в оцифровке печатного и рукописного текста, делая его доступным для широкого спектра применений в различных отраслях промышленности. TensorFlow, платформа машинного обучения с открытым исходным кодом, разработанная Google, предоставляет мощные инструменты для эффективного создания и развертывания систем распознавания текста.

 

Что такое OCR?

Оптическое распознавание символов (OCR) – это процесс преобразования различных типов текстосодержащих носителей в машиночитаемый текст. Сюда входят печатные книги, отсканированные документы и изображения, содержащие текст. OCR используется во многих приложениях, таких как оцифровка книг и документов, автоматизация процессов ввода данных и оказание помощи людям с нарушениями зрения.

 

История и эволюция OCR

Концепция распознавания текста восходит к началу 20 века, а первые устройства распознавания были разработаны в 1920-х и 1930-х годах. Эти ранние системы были ограничены и могли распознавать только определенные шрифты и символы. Благодаря достижениям в области вычислительных технологий и машинного обучения современные системы распознавания текста стали очень сложными, способными распознавать различные шрифты, стили и даже рукописный текст.

 

Что такое TensorFlow?

TensorFlow – это платформа машинного обучения с открытым исходным кодом, разработанная Google. Она предназначена для широкого круга задач, но отлично подходит для приложений глубокого обучения. TensorFlow предоставляет гибкую платформу для построения моделей машинного обучения, включая нейронные сети, используемые для таких задач, как распознавание изображений, обработка естественного языка и распознавание текста.

 

Ключевые особенности TensorFlow

Ключевыми функциями TensorFlow являются:

• Гибкость: TensorFlow поддерживает несколько платформ, включая настольные, мобильные и веб-.
• Экосистема: TensorFlow обладает богатой экосистемой инструментов и библиотек, таких как TensorFlow Lite для мобильных устройств и TensorFlow.js для JavaScript.
• Поддержка сообщества: Поскольку TensorFlow работает с открытым исходным кодом, у него обширное сообщество, которое вносит свой вклад в его развитие и предлагает поддержку.

 

Создание системы распознавания символов с помощью TensorFlow

Предварительные требования

Прежде чем приступить к созданию системы распознавания текста, убедитесь, что у вас есть следующие необходимые условия:

• Python: TensorFlow в основном используется с Python.
• TensorFlow: Установите TensorFlow с помощью pip.
• Дополнительные библиотеки: Установите библиотеки, такие как OpenCV, NumPy и Tesseract-OCR.

 

Пошаговое руководство

1. Сбор и предварительная обработка данных

Первым шагом в создании системы распознавания текста является сбор и предварительная обработка данных. Это включает в себя сбор изображений или отсканированных документов, содержащих текст, и подготовку их для обучения модели распознавания текста.
Сбор данных

• Наборы данных: Используйте общедоступные наборы данных распознавания текста, такие как база данных рукописного ввода IAM, набор данных MNIST для рукописных цифр, или создайте свой набор данных путем сканирования документов.
• Маркировка: Убедитесь, что ваш набор данных помечен правильно. Каждое изображение должно иметь соответствующие текстовые примечания.

 

Предварительная обработка данных

• Преобразование в оттенки серого: Преобразуйте изображения в оттенки серого для упрощения обработки.
• Нормализация: Приведите значения пикселей к диапазону 0-1.
• Изменение размера изображений: Изменяйте размер изображений до согласованного размера для обеспечения однородности.
• Увеличение данных: Применяйте такие методы, как вращение, масштабирование и переворачивание, чтобы увеличить разнообразие обучающих данных.

  import cv2
  import numpy as np
  
  def preprocess_image(image_path):
  image = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
  image = cv2.resize(image, (128, 32)) # Resize to 128×32
  image = image / 255.0 # Normalize
  return image

 

2. Построение модели распознавания

С помощью TensorFlow вы можете построить нейросетевую модель для распознавания текста. Сверточные нейронные сети (CNN) обычно используются для задач, основанных на изображениях.

Архитектура модели

Типичная модель распознавания текста состоит из следующих слоев:

• Сверточные слои: извлекайте объекты из входных изображений.
• Рекуррентные слои (RNN): фиксируют последовательные зависимости в тексте.
• Коннекционистская временная классификация (CTC): Используется для задач от последовательности к последовательности без необходимости предварительно сегментированных данных.

  import tensorflow as tf
  
  def build_ocr_model():
  model = tf.keras.Sequential()

  # Сверточные слои
  model.add(tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 128, 1)))
  model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)))
  
  model.add(tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
  model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)))
  
  model.add(tf.keras.layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))
  model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)))
  
  # Повторяющиеся слои
  model.add(tf.keras.layers.Reshape((-1, 128)))
  model.add(tf.keras.layers.Bidirectional(tf.keras.layers.LSTM(128, return_sequences=True)))
  
  # Выходной слой с CTC
  model.add(tf.keras.layers.Dense(num_classes + 1, activation='softmax'))  # num_classes + 1 for CTC blank token
  
  return model

 

Функция потери CTC

Функция потери коннекционистской временной классификации (CTC) используется для обработки выравнивания между входной последовательностью и целевой последовательностью.

def ctc_loss(y_true, y_pred):
    y_true = tf.cast(y_true, tf.int32)
    input_length = tf.ones(shape=y_pred.shape[0]) * y_pred.shape[1]
    label_length = tf.ones(shape=y_true.shape[0]) * y_true.shape[1]
    return tf.keras.backend.ctc_batch_cost(y_true, y_pred, input_length, label_length)

 

3. Обучение модели

После построения модели ее можно обучать, используя предварительно обработанный набор данных.

# Скомпилируйте модель
model = build_ocr_model()
model.compile(optimizer='adam', loss=ctc_loss)

# Обучите модель
history = model.fit(train_images, train_labels, epochs=50, batch_size=32, validation_data=(val_images, val_labels))

 

4. Оценка и тестирование модели

Оцените обученную модель на основе набора данных проверки для измерения ее производительности. Используйте такие показатели, как точность, прецизионность, отзыв и оценка F1.

# Оцените модель
evaluation = model.evaluate(val_images, val_labels)
print(f"Validation Loss: {evaluation}")

# Предсказывать по новым изображениям
predictions = model.predict(test_images)

 

5. Постобработка

Последующая обработка прогнозов модели для преобразования их в читаемый текст.

def decode_predictions(pred):
    # Расшифруйте прогнозы с помощью CTC
    pred_text = tf.keras.backend.ctc_decode(pred, input_length=np.ones(pred.shape[0]) * pred.shape[1])
    return pred_text

 

Передовые методы и усовершенствования

• Механизмы внимания
  Включите механизмы внимания, чтобы улучшить производительность модели распознавания текста, сосредоточившись на определенных частях изображения при декодировании текста.
• Обучение передаче
  Используйте предварительно подготовленные модели и настраивайте их в своем наборе данных для достижения большей точности и сокращения времени обучения.
• Многоязычное распознавание текста
  Создавайте системы распознавания текста, способные распознавать текст на нескольких языках, тренируясь на различных наборах данных и используя методы предварительной обработки для конкретного языка.

 

Заключение

Оптическое распознавание символов с использованием TensorFlow предоставляет мощное и гибкое решение для преобразования текста из изображений и документов в машиночитаемый формат. Используя возможности TensorFlow, разработчики могут создавать надежные системы распознавания текста, способные решать различные задачи распознавания текста. Благодаря постоянному развитию машинного обучения и искусственного интеллекта будущее OCR выглядит многообещающим, поскольку потенциальные области применения расширяются во многих отраслях.

 

Часто задаваемые вопросы по оптическому распознаванию символов с помощью TensorFlow

Часто задаваемые вопросы (FAQs) по оптическому распознаванию символов с использованием TensorFlow следующие:

 

1. Зачем использовать TensorFlow для распознавания текста?

TensorFlow – это платформа машинного обучения с открытым исходным кодом, разработанная Google, которая предоставляет мощные инструменты для эффективного создания и развертывания систем распознавания текста. Он поддерживает широкий спектр задач, обеспечивает гибкость, обладает богатой экосистемой инструментов и библиотек и поддерживается большим сообществом, что делает его идеальным выбором для разработки решений OCR.

 

2. Каковы ключевые компоненты системы распознавания текста, построенной с помощью TensorFlow?

Система распознавания текста, построенная с помощью TensorFlow, обычно включает в себя следующие компоненты:

• Сбор и предварительная обработка данных: Сбор и подготовка данных для обучения.
• Архитектура модели: Построение нейронной сети, часто с использованием сверточных нейронных сетей (CNN) и рекуррентных нейронных сетей (RNN) с потерей коннекционистской временной классификации (CTC).
• Обучение модели: Обучение нейронной сети с использованием подготовленного набора данных.
• Оценка и тестирование: измерение производительности модели на валидационном наборе данных.
• Постобработка: преобразование прогнозов модели в читаемый текст.

 

3. Как выполняется предварительная обработка изображений для распознавания?

Предварительная обработка изображений для распознавания текста включает в себя несколько этапов:

• Преобразование в оттенки серого: Преобразование изображений в оттенки серого для упрощения обработки.
• Нормализация: масштабирование значений пикселей до диапазона 0-1.
• Изменение размера: обеспечение одинакового размера всех изображений.
• Увеличение данных: Применение таких методов, как вращение, масштабирование и переворачивание, для увеличения разнообразия обучающих данных.

 

4. Какова роль коннекционистской временной классификации (CTC) в OCR?

Коннекционистская временная классификация (CTC) – это функция потерь, используемая для задач от последовательности к последовательности, не требующая предварительно сегментированных данных. В OCR CTC выравнивает входную последовательность (объекты изображения) с целевой последовательностью (текст), обеспечивая гибкое сопоставление между вводом и выводом, что делает его пригодным для распознавания текста на изображениях.

 

5. Как вы оцениваете производительность модели распознавания символов?

Производительность модели распознавания текста оценивается с использованием таких показателей, как точность, прецизионность, отзыв и оценка F1. Модель тестируется на валидационном наборе данных, чтобы измерить, насколько хорошо она адаптируется к новым данным. Оценка также может включать анализ прогнозов модели, чтобы убедиться, что текст распознан правильно.