实战：OpenVINO+OpenCV 文本检测与识别
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本文转自|OpenCV学堂
模型介绍
文本检测模型
OpenVINO支持场景文字检测是基于MobileNet的PixelLink模型，该模型有两个输出，分别是分割输出与bounding Boxes输出，结构如下：
下面是基于VGG16作为backbone实现的PixelLink的模型结构：
输入格式：1x3x768x1280 BGR彩色图像
输出格式：
name: "model/link_logits_/add", [1x16x192x320] – pixelLink的输出
name: "model/segm_logits/add", [1x2x192x320] – 像素分类text/no text
文本识别模型
基于VGG16+双向LSTM，识别0~9与26个字符加空白，并且非大小写敏感！基于CNN+LSTM的文本识别网络结构如下：
这里CNN使用类似VGG16结构提前特征，序列预测使用双向LSTM网络。
输入格式：1x1x32x120
输出格式：30, 1, 37
输出解释是基于CTC贪心解析方式。
代码演示
01
文本检测
基于PixelLink完成文本检测，其中加载模型与获取输入与输出层名称的代码实现如下：
1log.info("Creating Inference Engine")
2ie = IECore()
3dete_net = ie.read_network(model=dete_text_xml, weights=dete_text_bin)
4reco_net = ie.read_network(model=reco_text_xml, weights=reco_text_bin)
5
6# 文本检测网络， 输入与输出格式
7log.info("加载文本检测网络，解析输入与输出格式...")
8input_it = iter(dete_net.input_info)
9input_det_blob = next(input_it)
10print(input_det_blob)
11output_it = iter(dete_net.outputs)
12out_det_blob1 = next(output_it)
13out_det_blob2 = next(output_it)
14
15# Read and pre-process input images
16print(dete_net.input_info[input_det_blob].input_data.shape)
17dn, dc, dh, dw = dete_net.input_info[input_det_blob].input_data.shape
18
19# Loading model to the plugin
20det_exec_net = ie.load_network(network=dete_net, device_name="CPU")
21print("out_det_blob1: ", out_det_blob1, "out_det_blob2: ", out_det_blob2)执行推理与解析输出的代码如下：
1image = cv.imread("D:/images/openvino_ocr.jpg")
2# image = cv.imread("D:/facedb/tiaoma/1.png")
3h, w, c = image.shape
4cv.imshow("input", image)
5img_blob = cv.resize(image, (dw, dh))
6img_blob = img_blob.transpose(2, 0, 1)
7# Start sync inference
8log.info("Starting inference in synchronous mode")
9inf_start1 = time.time()
10res = det_exec_net.infer(inputs={input_det_blob: [img_blob]})
11inf_end1 = time.time() - inf_start1
12print("inference time(ms) : %.3f" % (inf_end1 * 1000))
13link_logits_ = res[out_det_blob1][0]
14segm_logits = res[out_det_blob2][0]
15link_logits_ = link_logits_.transpose(1, 2, 0)
16segm_logits = segm_logits.transpose(1, 2, 0)
17pixel_mask = np.zeros((192, 320), dtype=np.uint8)
18print(link_logits_.shape, segm_logits.shape)
19# 192, 320
20for row in range(192):
21 for col in range(320):
22 pv1 = segm_logits[row, col, 0]
23 pv2 = segm_logits[row, col, 1]
24 if pv2 > 1.0:
25 pixel_mask[row, col] = 255
26
27mask = cv.resize(pixel_mask, (w, h))
28cv.imshow("mask", mask)运行结果如下：运行结果：
02
文本识别
文本识别跟文本检测的代码流程类似，首先需要加载模型，获取输入与输出层格式与属性，代码实现如下：
1ie = IECore()
2reco_net = ie.read_network(model=reco_text_xml, weights=reco_text_bin)
3
4# 文本识别网络
5log.info("加载文本识别网络，解析输入与输出格式...")
6input_rec_it = iter(reco_net.input_info)
7input_rec_blob = next(input_rec_it)
8print(input_rec_blob)
9output_rec_it = iter(reco_net.outputs)
10out_rec_blob = next(output_rec_it)
11
12# Read and pre-process input images
13print(reco_net.input_info[input_rec_blob].input_data.shape)
14rn, rc, rh, rw = reco_net.input_info[input_rec_blob].input_data.shape
15
16# Loading model to the plugin
17rec_exec_net = ie.load_network(network=reco_net, device_name="CPU")
18print("out_rec_blob1: ", out_rec_blob)
19
20# 文字识别
21image = cv.imread("D:/images/zsxq/ocr3.png")
22gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)
23ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY_INV | cv.THRESH_OTSU)
24se = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (5, 1))
25binary = cv.dilate(binary, se)
26cv.imshow("binary", binary)
27cv.waitKey(0)
28contours, hireachy = cv.findContours(binary, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
29for cnt in range(len(contours)):
30 x, y, iw, ih = cv.boundingRect(contours[cnt])
31 roi = gray[y:y + ih, x:x + iw]
32 rec_roi = cv.resize(roi, (rw, rh))
33 rec_roi_blob = np.expand_dims(rec_roi, 0)
34
35 # Start sync inference
36 log.info("Starting inference in synchronous mode")
37 inf_start1 = time.time()
38 res = rec_exec_net.infer(inputs={input_rec_blob: [rec_roi_blob]})
39 inf_end1 = time.time() - inf_start1
40 print("inference time(ms) : %.3f" % (inf_end1 * 1000))
41 res = res[out_rec_blob]
42 txt = greedy_prase_text(res)
43 cv.putText(image, txt, (x, y), cv.FONT_HERSHEY_PLAIN, 1.0, (0, 0, 255), 1, 8)
44cv.imshow("recognition text demo", image)
45cv.waitKey(0)
46cv.destroyAllWindows()运行结果如下：
检测+识别一起，运行结果如下：
CTC贪心解析
重新整理了一下，CTC贪心解析部分的代码函数。不用看公式，看完你会晕倒而且写不出代码！实现如下：
def ctc_soft_max(data):
sum = 0;
max_val = max(data)
index = np.argmax(data)
for i in range(len(data)):
sum += np.exp(data[i]- max_val)
prob = 1.0 / sum
return index, prob
def greedy_prase_text(res):
# CTC greedy decode from here
print(res.shape)
# 解析输出text
ocrstr = ""
prev_pad = False;
for i in range(res.shape[0]):
ctc = res[i] # 1x13
ctc = np.squeeze(ctc, 0)
index, prob = ctc_soft_max(ctc)
if digit_nums[index] == '#':
prev_pad = True
else:
if len(ocrstr) == 0 or prev_pad or (len(ocrstr) > 0 and digit_nums[index] != ocrstr[-1]):
prev_pad = False
ocrstr += digit_nums[index]
print(ocrstr)
return ocrstr
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