中文OCR识别项目：yolo3 + ocr

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本项目是基于darknet优化版本，实现中文自然场景文字检测及识别的完整解决方案。以下是项目的详细介绍：

项目概述

本项目包含文字检测和文字识别两大核心功能，适用于多种场景下的中文OCR需求。项目采用yolo3作为检测框架，结合ocr模型进行文字识别，支持多种训练方式。

功能特性

• 文字方向检测：支持0度、90度、180度、270度文字方向的检测。
• 多框架支持：兼容dnn、tensorflow、darknet、opencv dnn、keras等多种框架。
• 不定长OCR训练：支持英文、中英文混合文字的OCR训练。
• 多模型支持：支持crnn、dense ocr识别及训练。
• 模型转换：提供pytorch转keras模型的代码（tools/pytorch_to_keras.py）。
• darknet模型转换：支持darknet模型转换为其他框架。

数据集

• ocr训练数据集：用于ocr模型的训练。
• ocr ctc训练数据集：用于ctc模型的训练。

注意事项

• 请确保环境配置正确，以满足项目运行要求。
• 在使用本项目时，请遵守相关法律法规和版权政策。
• 如有疑问或建议，请在项目中提出issue进行交流。

感谢您的关注和使用，期待本项目能为您的OCR需求提供帮助！

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