文件名称：cnstd:基于 MXNet 的场景文字检测（Scene Text Detection）Python 包
文件大小：8.99MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-03 16:34:40
Python
cnstd cnstd 是 Python 3 下的场景文字检测（Scene Text Detection，简称STD）工具包，自带了多个训练好的检测模型，安装后即可直接使用。当前的文字检测模型使用的是 ，目前支持两种 backbone 模型：mobilenetv3 和 resnet50_v1b。它们都是在 ICPR 和 ICDAR15 的 11000 张训练集图片上训练得到的。 如需要识别文本框中的文字，可以结合 OCR 工具包 一起使用。 本项目初始代码主要来自 ，感谢作者。 示例 安装 嗯，安装真的很简单。 pip install cnstd 【注意】： 请使用Python3 (3.4, 3.5, 3.6以及之后版本应该都行)，没测过Python2下是否ok。 依赖opencv，所以可能需要额外安装opencv。 已有模型 当前的文字检测模型使用的是，目前包含两个已训练好的模型，分
【文件预览】：
cnstd-master
----RELEASE.md(721B)
----scripts()
--------generate_idx_file.py(1KB)
----requirements.txt(1KB)
----examples()
--------taobao5.jpg(296KB)
--------taobao3.jpg(288KB)
--------taobao2.jpg(454KB)
--------beauty3.jpg(44KB)
--------taobao4.jpg(359KB)
--------jd.jpg(175KB)
--------taobao.jpg(165KB)
--------1_res.png(993KB)
--------2_res.png(471KB)
--------beauty2.jpg(69KB)
--------beauty.png(2.84MB)
--------life.jpg(256KB)
----LICENSE(41KB)
----setup.py(2KB)
----README.md(10KB)
----Makefile(845B)
----docs()
--------cases.png(2.65MB)
----tests()
--------test_cnstd.py(2KB)
----.gitignore(1KB)
----cnstd()
--------train.py(6KB)
--------cn_std.py(14KB)
--------consts.py(1KB)
--------model()
--------utils.py(6KB)
--------__init__.py(826B)
--------datasets()
--------eval.py(4KB)
--------cli.py(5KB)
--------__version__.py(22B)