之前看过很多 mnist 的识别模型，都是识别数字的，为啥不做一个汉字识别模型呢？因为汉字手写的库找不到啊。当时我还想自己从字库生成汉字用作识别(已经做出来了，导出字体图片再识别之)。
后来看了这篇文章和这篇文章 : CASIA-HWDB 这个神奇的东西。原文是用 tensorflow 实现的，比较复杂，现在改成用 keras 去完成。
数据集下载
$ wget http://www.nlpr.ia.ac.cn/databases/download/feature_data/HWDB1.1trn_gnt.zip
# zip 解压没得说, 之后还要解压 alz 压缩文件
$ wget http://www.nlpr.ia.ac.cn/databases/download/feature_data/HWDB1.1tst_gnt.zip
正好用新学的 keras 来尝试建模识别。
首先要将下载来的 gnt 文件解压。这部分我完全不懂，图像处理部分直接使用他们的代码了。
其中 3500.txt 是常用的 3500 个汉字，这个我用来跟另外一个根据字体生成汉字的脚本配合使用。
import os
import numpy as np
import struct
from PIL import Image
data_dir = './hanwriting'
train_data_dir = os.path.join(data_dir, 'HWDB1.1trn_gnt')
test_data_dir = os.path.join(data_dir, 'HWDB1.1tst_gnt')
# f = open('3500.txt', 'r', encoding="utf8")
f = open('3500.txt', 'r')
total_words = f.readlines()[0].decode("utf-8")
print(total_words)
def read_from_gnt_dir(gnt_dir=train_data_dir):
def one_file(f):
header_size = 10
while True:
header = np.fromfile(f, dtype='uint8', count=header_size)
if not header.size:
break
sample_size = header[0] (header[1] << 8) (header[2] << 16) (header[3] << 24)
tagcode = header[5] (header[4] << 8)
width = header[6] (header[7] << 8)
height = header[8] (header[9] << 8)
if header_size width*height != sample_size:
break
image = np.fromfile(f, dtype='uint8', count=width*height).reshape((height, width))
yield image, tagcode
for file_name in os.listdir(gnt_dir):
if file_name.endswith('.gnt'):
file_path = os.path.join(gnt_dir, file_name)
with open(file_path, 'rb') as f:
for image, tagcode in one_file(f):
yield image, tagcode
char_set = set()
for _, tagcode in read_from_gnt_dir(gnt_dir=train_data_dir):
tagcode_unicode = struct.pack('>H', tagcode).decode('gb2312')
char_set.add(tagcode_unicode)
char_list = list(char_set)
char_dict = dict(zip(sorted(char_list), range(len(char_list))))
print len(char_dict)
import pickle
f = open('char_dict', 'wb')
pickle.dump(char_dict, f)
f.close()
train_counter = 0
test_counter = 0
for image, tagcode in read_from_gnt_dir(gnt_dir=train_data_dir):
tagcode_unicode = struct.pack('>H', tagcode).decode('gb2312')
if tagcode_unicode in total_words:
im = Image.fromarray(image)
dir_name = './data/train/' '%0.5d'%char_dict[tagcode_unicode]
if not os.path.exists(dir_name):
os.mkdir(dir_name)
im.convert('RGB').save(dir_name '/' str(train_counter) '.png')
train_counter = 1
for image, tagcode in read_from_gnt_dir(gnt_dir=test_data_dir):
tagcode_unicode = struct.pack('>H', tagcode).decode('gb2312')
if tagcode_unicode in total_words:
im = Image.fromarray(image)
dir_name = './data/test/' '%0.5d'%char_dict[tagcode_unicode]
if not os.path.exists(dir_name):
os.mkdir(dir_name)
im.convert('RGB').save(dir_name '/' str(test_counter) '.png')
test_counter = 1
解压完会生成一个 train 和一个 test 的文件夹，里面分别用数字为文件夹名，里面都是一些别人手写的汉字的图片。
如果用 tensorflow 写的话，大概需要 300 行，需要处理图像（当然 tf 也会帮你处理大部分繁琐的操作），需要写批量加载，还有各种东西。
到了 keras，十分简单。总共的代码就 70 多行，连图像加载和偏移处理都是智能的。图片转换都给你包办了，简直贴心。
from __future__ import print_function
import os
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.layers import Input, Dense, Dropout, Convolution2D, MaxPooling2D, Flatten
from keras.models import Model, load_model
data_dir = './data'
train_data_dir = os.path.join(data_dir, 'train')
test_data_dir = os.path.join(data_dir, 'test')
# dimensions of our images.
img_width, img_height = 64, 64
charset_size = 3751
nb_validation_samples = 800
nb_samples_per_epoch = 2000
nb_nb_epoch = 20000;
def train(model):
train_datagen = ImageDataGenerator(
rescale=1. / 255,
rotation_range=0,
width_shift_range=0.1,
height_shift_range=0.1
)
test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
train_data_dir,
target_size=(img_width, img_height),
batch_size=1024,
color_mode="grayscale",
class_mode='categorical')
validation_generator = test_datagen.flow_from_directory(
test_data_dir,
target_size=(img_width, img_height),
batch_size=1024,
color_mode="grayscale",
class_mode='categorical')
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
optimizer='rmsprop',
metrics=['accuracy'])
model.fit_generator(train_generator,
samples_per_epoch=nb_samples_per_epoch,
nb_epoch=nb_nb_epoch,
validation_data=validation_generator,
nb_val_samples=nb_validation_samples)
def build_model(include_top=True, input_shape=(64, 64, 1), classes=charset_size):
img_input = Input(shape=input_shape)
x = Convolution2D(32, 3, 3, activation='relu', border_mode='same', name='block1_conv1')(img_input)
x = Convolution2D(32, 3, 3, activation='relu', border_mode='same', name='block1_conv2')(x)
x = MaxPooling2D((2, 2), strides=(2, 2), name='block1_pool')(x)
x = Convolution2D(64, 3, 3, activation='relu', border_mode='same', name='block2_conv1')(x)
x = Convolution2D(64, 3, 3, activation='relu', border_mode='same', name='block2_conv2')(x)
x = MaxPooling2D((2, 2), strides=(2, 2), name='block2_pool')(x)
if include_top:
x = Flatten(name='flatten')(x)
x = Dropout(0.05)(x)
x = Dense(1024, activation='relu', name='fc2')(x)
x = Dense(classes, activation='softmax', name='predictions')(x)
model = Model(img_input, x, name='model')
return model
model = build_model()
# model = load_model("./model.h5")
train(model)
# model.save("./model.h5")
可以看到生成模型的代码就 12 行，十分简洁。开头两套双卷积池化层，后面接一个 dropout 防过拟合，再接两个全链接层，最后一个 softmax 输出结果。
于是开我的 GTX1080 机器开跑，大约花了半天时间。
Epoch 20000/20000
1024/2000 [==============>...............] - ETA: 0s - loss: 0.2178 - acc: 0.9482
2048/2000 [==============================] - 2s - loss: 0.2118 - acc: 0.9478 - val_loss: 0.4246 - val_acc: 0.9102
在 20000 次 Epoch 后，准确率在 95%，验证的准确率在 91%左右，基本可以识别大部分库里的汉字了。
实际看来汉字识别是图像识别的一种，不过汉字数量比较多，很多手写的连人类都无法识别，估计难以达到 mnist 数据集的准确率。
最后可以看到，keras 是非常适合新手阶段去尝试的，代码也十分简洁。不过由于底层隐藏的比较深，如果深入研究的话容易会遇到瓶颈，而且包装太多，想对他做出修改优化也不是太容易。后期研究还是建议使用 tensorflow 和 pytorch。（个人在看 pytorch，比 tensorflow 要简洁不少，而且大部分 paper 都移植过去了，github 最近热门全是他，潜力无限）