项目已部署到服务器，可通过公网IP进行访问。

Ubuntu18.04 + Python3.6 + Tensorflow + keras

Win10 + Python3.7 + Tensorflow + keras

git clone
virtualenv --no-site-packages --python=python3 venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements

在Linux环境下执行以下代码

cd ctpn/utils/bbox
chmod +x make.sh
./make.sh
#会在当前目录下生成nms.so和bbox.so文件

在Win环境下执行以下代码

cd ctpn/utils/bbox
python setup.py install
#在文件夹中找到*.pyd后缀的文件，移至当前目录下

• 下载 checkpoint file
• 把 checkpoints_mlt/ 移至 ctpn/

• 下载预训练的模型
• 将模型移至 crnn/
• 在 crnn/densenet/model.py 中，修改 modelPath 可以选择要使用的模型文件

python run.py

浏览器打开本地链接：http://127.0.0.1:5000/

• 通过数据增强将原始数据集扩充

python aug.py

• 将扩充过后的数据集分为训练集和验证集，生成 train.txt 和 test.txt

python cd.py

cd python
python train.py

CTPN : https://github.com/eragonruan/text-detection-ctpn

DenseNet + CTC : https://github.com/YCG09/chinese_ocr