【北京大学】13 TensorFlow1.x的项目实战之手写英文体识别OCR技术

古城微笑少年丶 2022-12-29 14:03 143阅读 0赞

### 目录 ###

*  1 项目介绍
 *   *  1.1 项目功能
     *  1.2 评估指标
 *  2 数据集介绍
 *   *  2.1 数据特征
 *  3 数据的预处理
 *   *  3.1 数据增强
     *  3.2 倾斜矫正
     *  3.3 去横线
     *  3.4 文本区域定位
 *  4 网络结构
 *  5 OCR实现
 *   *  ocr\_generated.py
     *  ocr\_forward.py
     *  ocr\_backward.py
     *  ocr\_test.py
 *  相关笔记

# 1 项目介绍 #

## 1.1 项目功能 ##

[视频讲解][Link 1]  
（1）项目功能：英文手写识别，如输入数据为手写英文作文扫描图片，技术：OCR技术  
（2）应用场景：

*  高考等应试教育英语作文电子阅卷
 *  英文手写电子笔记的上传

## 1.2 评估指标 ##

模型评估指标：动态规划实现的字符串相似度算法，公式如下  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzkzNTY5Ng_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]

# 2 数据集介绍 #

## 2.1 数据特征 ##

数据集中存在的问题和难点  
（1）数据集数量不够大，  
（2）扫描得到的图像倾斜，文字区域无法定位，或文字区域无法精准定位  
（3）图片中有很多噪声信息，如下划线  
（4）图片中手写英文存在很多连笔，涂改等。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzkzNTY5Ng_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]

# 3 数据的预处理 #

## 3.1 数据增强 ##

数据集的预处理工作，为提升模型的性能，做了数据预处理工作。  
（1）图像旋转  
（2）图像缩放  
（3）对图像添加噪声  
（4）对图像进行模糊  
（5）将图像往x、y方向上按指定的数量移动图像像素  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzkzNTY5Ng_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 2]

## 3.2 倾斜矫正 ##

扫描版或拍着图片会存在图像倾斜的情况，将大大降低识别效果，因此需要对图像进行倾斜矫正预处理。  
![在这里插入图片描述][20201222213114657.png_pic_center]

原理:  
（1）首先对图像进行边缘轮廓检测  
（2）对边缘轮廓检测后的图片进行霍夫曼倾斜矫正  
霍夫曼倾斜矫正原理：通过识别图像中的直线，检测直线倾斜角度和直线的位置信息对图像进行旋转，实测效果佳，且边缘轮廓检测对霍夫曼倾斜矫正起到很好的辅助作用。

## 3.3 去横线 ##

图像中的横线对文字识别有一定的影响，因此需要在识别前对图像进行横线去除工作，去除横线方法调用Ieptonical库  
原理：  
（1）首先旋转图片进行倾斜矫正，使得横线变水平，然后提取出水平横线调用函数班背景去掉，只留下横线  
（2）接着将横线进行阈值处理，高于阈值的横线加黑，低于阈值的变白，将处理图片上的黑色横线翻转为白色  
（3）步骤2原图的横线被去掉，但原图人物身体的部分也被擦除  
（4）此时调用相关函数使横线图片与人物擦除的图片想结合，补出擦除的部分，得到较好的去横线的效果。

## 3.4 文本区域定位 ##

英文行全页面自动定位算法，文本区域定位，在输入神经网络模型前需要做文本区域定位，基于MSER算法进行改进。  
算法原理：MSER算法产生的局部文字区域杂乱，对MSER产生的边框又进行了下面的四步筛选，大大提升了问题区域定位的效果  
（1）首先根据矩形的大小，将过大或过小的矩形筛除掉  
（2）将大矩形和小矩形如果交叠部分大于设定的阈值，将小矩形筛除掉  
（3）此步特殊之处在于并不筛除掉矩阵，而是按照规则取min\_left\_top\_x min\_left\_y max\_right\_bottom\_x max\_right\_bottom\_y 将一个类的矩阵合并成一个大的矩形  
（4）按照矩形边框的height > min\_height weight > min\_weight筛选出最后的边框。

# 4 网络结构 #

（1）神经网络结构：四层卷积层+四层池化层  
（2）神经网络使用的是：双向LSTM  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzkzNTY5Ng_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 3]

（3）结构分析  
该神经网络使用的是双向递归神经网络tf.nn.bidirectional\_dynamic\_rnn()  
双向的RNN，当cell使用LSTM时，便是双向LSTMD。单向的RNN只考虑上文的信息对下文信息的影响，双向RNN即考虑当前信息不仅受到上文的影响，同时也考虑下文的影响。  
前向RNN和dynamic\_rnn完全一致，后向RNN输入的序列经过了反转。  
（4）优化算法  
本神经网络使用的参数优化算法：AdamOptimizer。除了该算法还有Momentum优化算法

*  Momentum优化算法计算梯度的指数加权平均，加快迭代速度
 *  Adam算法集成了momentum动量梯度下降法和RMSprop梯度下降法的优点  
    （5）损失函数  
    CTC损失函数（connectionist temporal classification）  
    ![在这里插入图片描述][20201222213135754.png_pic_center]

CTC在神经网络中计算一种损失值，主要用于可以对没有对齐的数据进行自动补齐，即主要是用在没有事先对齐的序列化数据训练上，应用领域如：语音识别、OCR识别  
（6）池化  
池化过程使用最大池化max\_pool.  
原因：虽然最大池化和平均池化都对数据进行了下采样，但是最大池化做特征选择，选出了分类识别度更好的特征

*  最大池化：可以降低卷积层参数误差造成估计均值的偏移，更多的保留纹理信息
 *  最大池化提供了非线性，这是最大池化效果更好的原因  
    （7）使用Dropout  
    使用Dropout简化训练的网络结构，控制过拟合出现的风险，并通过调整，得到了一个比较合适的dropout参数  
    （8）激活函数  
    使用relu函数。可以降低网络参数训练过程中梯度消失或者梯度爆炸的风险  
    （9）断点续训  
    保证函数在训练中断后继续进行训练。

# 5 OCR实现 #

[OCRGitHub源码下载][OCRGitHub]

## ocr\_generated.py ##

import os
    import glob
    import random
    import numpy as np
    from PIL import Image
    from PIL import ImageFilter
    
    #记录一个问题： tf.placeholder 报错InvalidArgumentError: You must feed a value for placeholder tensor 'inputs/x_input'
    #chr函数： 将数字转化成字符
    #ord函数： 将字符转化成数字
    #characterNo字典：a-z, A-Z, 0-10, " .,?\'-:;!/\"<>&(+" 为key分别对应值是0-25,26-51,52-61,62...
    #characters列表： 存储的是cahracterNo字典的key
    #建立characterNo字典的意思是： 为了将之后手写体对应的txt文件中的句子转化成 数字编码便于存储和运算求距离
    charactersNo={ }
    characters=[]
    length=[]
    
    for i in range(26):
        charactersNo[chr(ord('a')+i)]=i
        characters.append(chr(ord('a')+i))
    for i in range(26):
        charactersNo[chr(ord('A')+i)]=i+26
        characters.append(chr(ord('A')+i))
    for i in range(10):
        charactersNo[chr(ord('0')+i)]=i+52
        characters.append(chr(ord('0')+i))
    punctuations=" .,?\'-:;!/\"<>&(+"
    for p in punctuations:
        charactersNo[p]=len(charactersNo)
        characters.append(p)
    
    
    def get_data():
        #读取了train_img和train_txt文件夹下的所有文件的读取路径
        #下面代码的作用是： 
        #Imgs:列表结构 存储的是手写的英文图片
        #Y: 数组结构 存储的是图片对应的txt文件中句子，只不过存储的是字符转码后的数字
        #length: 数组结构 存储的是图片对应的txt文件中句子含有字符的数量
        imgFiles=glob.glob(os.path.join("train_img", "*"))
        imgFiles.sort()
        txtFiles=glob.glob(os.path.join("train_txt", "*"))
        txtFiles.sort()
        Imgs=[]
        Y=[]
        length=[]
        for i in range(len(imgFiles)):
            fin=open(txtFiles[i])
            line=fin.readlines()
            line=line[0]
            fin.close()
            y=np.asarray([0]*(len(line)))
            succ=True
            for j in range(len(line)):
                if line[j] not in charactersNo:
                    succ=False
                    break
                y[j]=charactersNo[line[j]]
            if not succ:
                continue
            Y.append(y)
            length.append(len(line))
            im = Image.open(imgFiles[i])
            width,height = im.size#1499,1386
            im = im.convert("L")
            Imgs.append(im)
        
        
        #np.asarray()函数 和 np.array()函数： 将list等结构转化成数组
        #区别是np.asarray()函数不是copy对象，而np.array()函数是copy对象
        print("train:",len(Imgs),len(Y))
        Y = np.asarray(Y)
        length = np.asarray(length)
        return Imgs, Y

## ocr\_forward.py ##

import tensorflow as tf
    import os
    import glob
    import random
    import numpy as np
    from PIL import Image
    from PIL import ImageFilter
    import ocr_generated
    
    conv1_filter=32
    conv2_filter=64
    conv3_filter=128
    conv4_filter=256
    
    def get_weight(shape, regularizer):
        #参数w初始化，并且对w进行正则化处理，防止模型过拟合
        w = tf.Variable(tf.truncated_normal((shape), stddev=0.1, dtype=tf.float32))
        if regularizer != None: tf.add_to_collection('losses', tf.contrib.layers.l2_regularizer(regularizer)(w)) 
        return w
    
    def get_bias(shape): 
        #参数b初始化
        b = tf.Variable(tf.constant(0., shape=shape, dtype=tf.float32))  
        return b
    
    def conv2d(x,w): 
        #卷积层函数tf.nn.conv2d
        return tf.nn.conv2d(x, w, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
    
    def max_pool_2x2(x, kernel_size):
        #池化层函数，在池化层采用最大池化，有效的提取特征
        return tf.nn.max_pool(x, ksize=kernel_size, strides=kernel_size, padding='VALID')
    
    def forward(x, train, regularizer):
        #前向传播中共使用了四层神经网络
        #第一层卷积层和池化层实现
        conv1_w = get_weight([3, 3, 1, conv1_filter], regularizer)
        conv1_b = get_bias([conv1_filter])
        conv1 = conv2d(x, conv1_w)
        relu1 = tf.nn.relu(tf.nn.bias_add(conv1, conv1_b)) 
        pool1 = max_pool_2x2(relu1, [1,2,2,1])
        
        #通过keep_prob参数控制drop_out函数对神经元的筛选
        if train:
            keep_prob = 0.6     #防止过拟合
        else:
            keep_prob = 1.0
        #第二层卷积层和池化层实现
        conv2_w = get_weight([5, 5, conv1_filter, conv2_filter], regularizer)
        conv2_b = get_bias([conv2_filter])
        conv2 = conv2d(tf.nn.dropout(pool1, keep_prob), conv2_w)
        relu2 = tf.nn.relu(tf.nn.bias_add(conv2, conv2_b)) 
        pool2 = max_pool_2x2(relu2, [1,2,1,1])
        #第三层卷积层和池化层
        conv3_w = get_weight([5, 5, conv2_filter, conv3_filter], regularizer)
        conv3_b = get_bias([conv3_filter])
        conv3 = conv2d(tf.nn.dropout(pool2, keep_prob), conv3_w)
        relu3 = tf.nn.relu(tf.nn.bias_add(conv3, conv3_b)) 
        pool3 = max_pool_2x2(relu3, [1,4,2,1])
        #第四层卷积层和池化层
        conv4_w = get_weight([5, 5, conv3_filter, conv4_filter], regularizer)
        conv4_b = get_bias([conv4_filter])
        conv4 = conv2d(tf.nn.dropout(pool3, keep_prob), conv4_w)
        relu4 = tf.nn.relu(tf.nn.bias_add(conv4, conv4_b)) 
        pool4 = max_pool_2x2(relu4, [1,7,1,1])
        
        rnn_inputs=tf.reshape(tf.nn.dropout(pool4,keep_prob),[-1,256,conv4_filter])
        
        num_hidden=512
        num_classes=len(ocr_generated.charactersNo)+1
        W = tf.Variable(tf.truncated_normal([num_hidden,num_classes],stddev=0.1), name="W")
        b = tf.Variable(tf.constant(0., shape=[num_classes]), name="b")
        
        #前向传播、反向传播，利用双向LSTM长时记忆循环网络
        #seq_len = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None])
        #labels=tf.sparse_placeholder(tf.int32, shape=[None,2])
        cell_fw = tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(num_hidden>>1, state_is_tuple=True)
        cell_bw = tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(num_hidden>>1, state_is_tuple=True)
        #outputs_fw_bw: (output_fw, output_bw) 是(output_fw, output_bw)的元组
        outputs_fw_bw, _ = tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn(cell_fw, cell_bw, rnn_inputs, dtype=tf.float32)
        #tf.contat 连接前向和反向得到的结果，在指定维度上进行连接
        outputs1 = tf.concat(outputs_fw_bw, 2)
        
        shape = tf.shape(x)
        batch_s, max_timesteps = shape[0], shape[1]
        outputs = tf.reshape(outputs1, [-1, num_hidden])
        #全连接层实现
        logits0 = tf.matmul(tf.nn.dropout(outputs,keep_prob), W) + b
        logits1 = tf.reshape(logits0, [batch_s, -1, num_classes])
        logits = tf.transpose(logits1, (1, 0, 2))
        y = tf.cast(logits, tf.float32)
        return y

## ocr\_backward.py ##

import tensorflow as tf
    import ocr_forward
    import ocr_generated
    import os
    import glob
    import random
    import numpy as np
    from PIL import Image
    from PIL import ImageFilter
    
    REGULARIZER = 0.0001 
    graphSize = (112,1024)
    MODEL_SAVE_PATH = "./model/"
    MODEL_NAME = "ocr_model"
    
    
    def transform(im, flag=True):
        ''' 将传入的图片进行预处理：对图像进行图像缩放和数据增强 Args: im :　传入的待处理的图片 Return： graph : 返回经过预处理的图片 #random.uniform(a, b)随机产生[a, b)之间的一个浮点数 '''
        graph=np.zeros(graphSize[1]*graphSize[0]*1).reshape(graphSize[0],graphSize[1],1)
        deltaX=0
        deltaY=0
        ratio=1.464
        if flag:
            lowerRatio=max(1.269,im.size[1]*1.0/graphSize[0],im.size[0]*1.0/graphSize[1])
            upperRatio=max(lowerRatio,2.0)
            ratio=random.uniform(lowerRatio,upperRatio)
            deltaX=random.randint(0,int(graphSize[0]-im.size[1]/ratio))
            deltaY=random.randint(0,int(graphSize[1]-im.size[0]/ratio))
        else:
            ratio=max(1.464,im.size[1]*1.0/graphSize[0],im.size[0]*1.0/graphSize[1])
            deltaX=int(graphSize[0]-im.size[1]/ratio)>>1
            deltaY=int(graphSize[1]-im.size[0]/ratio)>>1
        height=int(im.size[1]/ratio)
        width=int(im.size[0]/ratio)
        data = im.resize((width,height),Image.ANTIALIAS).getdata()
        data = 1-np.asarray(data,dtype='float')/255.0
        data = data.reshape(height,width)
        graph[deltaX:deltaX+height,deltaY:deltaY+width,0]=data
        return graph
    
    def create_sparse(Y,dtype=np.int32):
        ''' 对txt文本转化出来的数字序列Y作进一步的处理 Args: Y Return: indices: 数组Y下标索引构成的新数组 values: 下标索引对应的真实的数字码 shape '''
        indices = []
        values = []
        for i in range(len(Y)):
            for j in range(len(Y[i])):
                indices.append((i,j))
                values.append(Y[i][j])
    
        indices = np.asarray(indices, dtype=np.int64)
        values = np.asarray(values, dtype=dtype)
        shape = np.asarray([len(Y), np.asarray(indices).max(0)[1] + 1], dtype=np.int64) #[64,180]
    
        return (indices, values, shape)
    
    def backward():
        x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, graphSize[0], graphSize[1],1])
        y = ocr_forward.forward(x, True, REGULARIZER)
        #y_: 表示真实标签数据
        #Y : 从文本中读取到的标签数据，训练时传给y_
        #y : 神经网络预测的标签
    
        global_step = tf.Variable(0, trainable=False)#全局步骤计数
        seq_len = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None])
        y_ = tf.sparse_placeholder(tf.int32, shape=[None,2])
    
        Imgs, Y = ocr_generated.get_data()
        #损失函数使用的ctc_loss函数
        loss = tf.nn.ctc_loss(y_, y, seq_len)
        cost = tf.reduce_mean(loss)
        #优化函数使用的是Adam算法
        optimizer1 = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.0003).minimize(cost, global_step=global_step)
        optimizer2 = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.0001).minimize(cost, global_step=global_step)
        width1_decoded, width1_log_prob=tf.nn.ctc_beam_search_decoder(y, seq_len, merge_repeated=False,beam_width=1)
        decoded, log_prob = tf.nn.ctc_beam_search_decoder(y, seq_len, merge_repeated=False)
        width1_acc = tf.reduce_mean(tf.edit_distance(tf.cast(width1_decoded[0], tf.int32), y_))
        acc = tf.reduce_mean(tf.edit_distance(tf.cast(decoded[0], tf.int32), y_))
        nBatchArray=np.arange(Y.shape[0])
        epoch=100
        batchSize=32
        saver=tf.train.Saver(max_to_keep=1)
        config = tf.ConfigProto()
        config.gpu_options.allow_growth = True
        sess=tf.Session(config=config)
        bestDevErr=100.0
        with sess:
            sess.run(tf.global_variables_initializer())
    
            ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(MODEL_SAVE_PATH)
            if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path:
                saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path)
            #saver.restore(sess, "model/model.ckpt")
            #print(outputs.get_shape())
            for ep in range(epoch):
                np.random.shuffle(nBatchArray)
                for i in range(0, Y.shape[0], batchSize):
                    batch_output = create_sparse(Y[nBatchArray[i:i+batchSize]])
                    X=[None]*min(Y.shape[0]-i,batchSize)
                    for j in range(len(X)):
                        X[j]=transform(Imgs[nBatchArray[i+j]])
        
                    feed_dict={ x:X,seq_len :np.ones(min(Y.shape[0]-i,batchSize)) * 256, y_:batch_output}
                    if ep<50:
                        sess.run(optimizer1, feed_dict=feed_dict)
                    else:
                        sess.run(optimizer2, feed_dict=feed_dict)
                    print(ep,i,"loss:",tf.reduce_mean(loss.eval(feed_dict=feed_dict)).eval(),"err:",tf.reduce_mean(width1_acc.eval(feed_dict=feed_dict)).eval())
                #saver.save(sess, "model/model.ckpt")
                saver.save(sess, os.path.join(MODEL_SAVE_PATH, MODEL_NAME))
    
    def main():
        backward()
    
    if __name__ == '__main__':
        main()

## ocr\_test.py ##

import os
    import glob
    import random
    import numpy as np
    from PIL import Image
    from PIL import ImageFilter
    import ocr_forward
    import tensorflow as tf
    
    
    REGULARIZER = 0.0001 
    graphSize = (112,1024)
    
    def transform(im,flag=True):
        ''' 对image做预处理，将其形状强制转化成(112, 1024, 1)的ndarray对象并返回 Args: im = Image Object Return: graph = Ndarray Object '''
        graph=np.zeros(graphSize[1]*graphSize[0]*1).reshape(graphSize[0],graphSize[1],1)
        deltaX=0
        deltaY=0
        ratio=1.464
        if flag:
            lowerRatio=max(1.269,im.size[1]*1.0/graphSize[0],im.size[0]*1.0/graphSize[1])
            upperRatio=max(lowerRatio,1.659)
            ratio=random.uniform(lowerRatio,upperRatio)
            deltaX=random.randint(0,int(graphSize[0]-im.size[1]/ratio))
            deltaY=random.randint(0,int(graphSize[1]-im.size[0]/ratio))
        else:
            ratio=max(1.464,im.size[1]*1.0/graphSize[0],im.size[0]*1.0/graphSize[1])
            deltaX=int(graphSize[0]-im.size[1]/ratio)>>1
            deltaY=int(graphSize[1]-im.size[0]/ratio)>>1
        height=int(im.size[1]/ratio)
        width=int(im.size[0]/ratio)
        data = im.resize((width,height),Image.ANTIALIAS).getdata()
        data = 1-np.asarray(data,dtype='float')/255.0
        data = data.reshape(height,width)
        graph[deltaX:deltaX+height,deltaY:deltaY+width,0]=data
        return graph
    
    def countMargin(v,minSum,direction=True):
        ''' Args: v = list minSum = Int Return: v中比minSum小的项数 '''
        if direction:
            for i in range(len(v)):
                if v[i]>minSum:
                    return i
            return len(v)
        for i in range(len(v)-1,-1,-1):
            if v[i]>minSum:
                return len(v)-i-1
        return len(v)
    
    def splitLine(seg,dataSum,h,maxHeight):
        i=0
        while i<len(seg)-1:
            if seg[i+1]-seg[i]<maxHeight:
                i+=1
                continue
            x=countMargin(dataSum[seg[i]:],3,True)
            y=countMargin(dataSum[:seg[i+1]],3,False)
            if seg[i+1]-seg[i]-x-y<maxHeight:
                i+=1
                continue
            idx=dataSum[seg[i]+x+h:seg[i+1]-h-y].argmin()+h
            if 0.33<=idx/(seg[i+1]-seg[i]-x-y)<=0.67:
                seg.insert(i+1,dataSum[seg[i]+x+h:seg[i+1]-y-h].argmin()+seg[i]+x+h)
            else:
                i+=1
    
    def getLine(im,data,upperbound=8,lowerbound=25,threshold=30,h=40,minHeight=35,maxHeight=120,beginX=20,endX=-20,beginY=125,endY=1100,merged=True):
        ''' '''
        dataSum=data[:,beginX:endX].sum(1)   #dataSum是一个一维向量
        lastPosition=beginY
        seg=[]
        flag=True
        cnt=0
        for i in range(beginY,endY):
            if dataSum[i]<=lowerbound:
                flag=True
                if dataSum[i]<=upperbound:
                    cnt=0
                    continue
            if flag:
                cnt+=1
                if cnt>=threshold:
                    lineNo=np.argmin(dataSum[lastPosition:i])+lastPosition if threshold<=i-beginY else beginY
                    if not merged or len(seg)==0 or lineNo-seg[-1]-countMargin(dataSum[seg[-1]:],5,True)-countMargin(dataSum[:lineNo],5,False)>minHeight:
                        seg.append(lineNo)
                    else:
                        avg1=dataSum[max(0,seg[-1]-1):seg[-1]+2]
                        avg1=avg1.sum()/avg1.shape[0]
                        avg2=dataSum[max(0,lineNo-1):lineNo+2]
                        avg2=avg2.sum()/avg2.shape[0]
                        if avg1>avg2:
                            seg[-1]=lineNo
                    lastPosition=i
                    flag=False
        lineNo=np.argmin(dataSum[lastPosition:]>10)+lastPosition if threshold<i else beginY
        if not merged or len(seg)==0 or lineNo-seg[-1]-countMargin(dataSum[seg[-1]:],10,True)-countMargin(dataSum[:lineNo],10,False)>minHeight:
            seg.append(lineNo)
        else:
            avg1=dataSum[max(0,seg[-1]-1):seg[-1]+2]
            avg1=avg1.sum()/avg1.shape[0]
            avg2=dataSum[max(0,lineNo-1):lineNo+2]
            avg2=avg2.sum()/avg2.shape[0]
            if avg1>avg2:
                seg[-1]=lineNo
        splitLine(seg,dataSum,h,maxHeight)
        results=[]
        for i in range(0,len(seg)-1):
            results.append(im.crop((0,seg[i]+countMargin(dataSum[seg[i]:],0),im.size[0],seg[i+1]-countMargin(dataSum[:seg[i+1]],0,False))))
        return results
    
    def calEditDistance(text1,text2):
        dp=np.asarray([0]*(len(text1)+1)*(len(text2)+1)).reshape(len(text1)+1,len(text2)+1)
        dp[0]=np.arange(len(text2)+1)
        dp[:,0]=np.arange(len(text1)+1)
        for i in range(1,len(text1)+1):
            for j in range(1,len(text2)+1):
                if text1[i-1]==text2[j-1]:
                    dp[i,j]=dp[i-1,j-1]
                else:
                    dp[i,j]=min(dp[i,j-1],dp[i-1,j],dp[i-1,j-1])+1
        return dp[-1,-1]
    
    def test():
        x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, graphSize[0], graphSize[1], 1])
        y = ocr_forward.forward(x, False, REGULARIZER)
        
        seq_len = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None])
        labels=tf.sparse_placeholder(tf.int32, shape=[None,2])
        
        loss = tf.nn.ctc_loss(labels, y, seq_len)
        cost = tf.reduce_mean(loss)
        width1_decoded, width1_log_prob=tf.nn.ctc_beam_search_decoder(y, seq_len, merge_repeated=False,beam_width=1)
        decoded, log_prob = tf.nn.ctc_beam_search_decoder(y, seq_len, merge_repeated=False)
        width1_acc = tf.reduce_mean(tf.edit_distance(tf.cast(width1_decoded[0], tf.int32), labels))
        acc = tf.reduce_mean(tf.edit_distance(tf.cast(decoded[0], tf.int32), labels))
        saver=tf.train.Saver(max_to_keep=1)
        result=0
        imgFiles=glob.glob(os.path.join("test_img","*"))
        imgFiles.sort()
        txtFiles=glob.glob(os.path.join("test_txt","*"))
        txtFiles.sort()
        for i in range(len(imgFiles)):
            goldLines=[]
            fin=open(txtFiles[i])
            lines=fin.readlines()
            fin.close()
            for j in range(len(lines)):
                goldLines.append(lines[j])
            im = Image.open(imgFiles[i])
            width, height = im.size
            im = im.convert("L")
            data = im.getdata()
            data = 1-np.asarray(data,dtype='float')/255.0
            data = data.reshape(height,width)
            #getLine()将图片切割成一行一行的词条
            Imgs = getLine(im,data)
            config = tf.ConfigProto()
            config.gpu_options.allow_growth = True
            sess=tf.Session(config=config)
            with sess:
                saver.restore(sess,"model/model.ckpt")
                X=[None]*len(Imgs)
                for j in range(len(Imgs)):
                    X[j]=transform(Imgs[j],False)
                feed_dict={ inputs:X,seq_len :np.ones(len(X)) * 256}
                predict = decoded[0].eval(feed_dict=feed_dict)
                j=0
                predict_text=""
                gold_text="".join(goldLines)
                for k in range(predict.dense_shape[0]):
                    while j<len(predict.indices) and predict.indices[j][0]==k:
                        predict_text+=characters[predict.values[j]]
                        j+=1
                    predict_text+="\n"
                predict_text=predict_text.rstrip("\n")
                print("predict_text:")
                print(predict_text)
                fout=open("predict%s%s.txt"%(os.sep,txtFiles[i][txtFiles[i].find(os.sep)+1:txtFiles[i].rfind('.')]),'w')
                fout.write(predict_text)
                fout.close()
                print("gold_text:")
                print(gold_text)
                cer=calEditDistance(predict_text,gold_text)*1.0/len(gold_text)
                print("预测正确率： ", end='')
                print(cer)
                print()
                result+=cer
        print("test composition err:",result*1.0/len(imgFiles))
    
    def main():
        test()
    
    if __name__ == '__main__':
        main()

# 相关笔记 #

以下所有源码以及更详细PDF笔记请在github下载  
[TensorFolwNotebook-from-Peking-University][]

1.  [【北京大学】1 TensorFlow1.x中Python基础知识][1 TensorFlow1.x_Python]
2.  [【北京大学】2 TensorFlow1.x的张量、计算图、会话][2 TensorFlow1.x]
3.  [【北京大学】3 TensorFlow1.x的前向传播推导与实现][3 TensorFlow1.x]
4.  [【北京大学】4 TensorFlow1.x的反向传播推导与实现][4 TensorFlow1.x]
5.  [【北京大学】5 TensorFlow1.x的损失函数和交叉熵举例讲解及实现][5 TensorFlow1.x]
6.  [【北京大学】6 TensorFlow1.x的学习率、滑动平均和正则化实例及实现][6 TensorFlow1.x]
7.  [【北京大学】7 TensorFlow1.x的神经网络模块设计思想举例及实现][7 TensorFlow1.x]
8.  [【北京大学】8 TensorFlow1.x的Mnist数据集实例实现][8 TensorFlow1.x_Mnist]
9.  [【北京大学】9 TensorFlow1.x的实现自定义Mnist数据集][9 TensorFlow1.x_Mnist]
10. [【北京大学】10 TensorFlow1.x的卷积神经网络(CNN)相关基础知识][10 TensorFlow1.x_CNN]
11. [【北京大学】11 TensorFlow1.x的卷积神经网络模型Lenet5实现][11 TensorFlow1.x_Lenet5]
12. [【北京大学】12 TensorFlow1.x的卷积神经网络模型VGGNet实现][12 TensorFlow1.x_VGGNet]
13. [【北京大学】13 TensorFlow1.x的项目实战之手写英文体识别OCR技术][13 TensorFlow1.x_OCR]
14. [【北京大学】14 TensorFlow1.x的二值神经网络实现MNIST数据集手写数字识别][14 TensorFlow1.x_MNIST]
15. [【北京大学】15 TensorFlow1.x的项目实战之人脸表情识别][15 TensorFlow1.x]
16. [【北京大学】16 TensorFlow1.x的项目实战之图像风格融合与快速迁移][16 TensorFlow1.x]

[Link 1]: https://www.bilibili.com/video/BV1m7411d7kT?p=31
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzkzNTY5Ng_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]: /images/20221120/fe7778271e9d478d838c956b024961b1.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzkzNTY5Ng_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]: https://img-blog.csdnimg.cn/20201222213055949.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzkzNTY5Ng==,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzkzNTY5Ng_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 2]: https://img-blog.csdnimg.cn/20201222213105477.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzkzNTY5Ng==,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center
[20201222213114657.png_pic_center]: https://img-blog.csdnimg.cn/20201222213114657.png#pic_center
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzkzNTY5Ng_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 3]: https://img-blog.csdnimg.cn/20201222213125630.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzkzNTY5Ng==,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center
[20201222213135754.png_pic_center]: https://img-blog.csdnimg.cn/20201222213135754.png#pic_center
[OCRGitHub]: https://github.com/MrSUhj/ocr
[TensorFolwNotebook-from-Peking-University]: https://github.com/823316627bandeng/-TensorFolwNotebook-from-Peking-University
[1 TensorFlow1.x_Python]: https://betterbench.blog.csdn.net/article/details/111400935
[2 TensorFlow1.x]: https://betterbench.blog.csdn.net/article/details/111401620
[3 TensorFlow1.x]: https://betterbench.blog.csdn.net/article/details/111407104
[4 TensorFlow1.x]: https://betterbench.blog.csdn.net/article/details/111407700
[5 TensorFlow1.x]: https://betterbench.blog.csdn.net/article/details/111409255
[6 TensorFlow1.x]: https://betterbench.blog.csdn.net/article/details/111410367
[7 TensorFlow1.x]: https://betterbench.blog.csdn.net/article/details/111410935
[8 TensorFlow1.x_Mnist]: https://betterbench.blog.csdn.net/article/details/111414788
[9 TensorFlow1.x_Mnist]: https://betterbench.blog.csdn.net/article/details/111480327
[10 TensorFlow1.x_CNN]: https://betterbench.blog.csdn.net/article/details/111495960
[11 TensorFlow1.x_Lenet5]: https://betterbench.blog.csdn.net/article/details/111499496
[12 TensorFlow1.x_VGGNet]: https://betterbench.blog.csdn.net/article/details/111516848
[13 TensorFlow1.x_OCR]: https://betterbench.blog.csdn.net/article/details/111567501
[14 TensorFlow1.x_MNIST]: https://betterbench.blog.csdn.net/article/details/111590573
[15 TensorFlow1.x]: https://betterbench.blog.csdn.net/article/details/111594356
[16 TensorFlow1.x]: https://betterbench.blog.csdn.net/article/details/111641487