银行卡号定位与识别系统-技术圈

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功能介绍

在这里因为给定的数据集都是每一个上有四个数字（有些为空格），但是所识别的最终目标——银行卡号有不定的长度。现在比较流行的解决方案是CRNN和CTC损失函数。于是我就这么做吧，CNN部分参考自VGG网络，RNN则使用的是双向LSTM（简称BLSTM），使用GRU也可以实现，可以自己试试。

这个模型不好的地方是训练。训练参数可以在crnn/cfg.py中设置（推荐使用默认设置），性能较为一般的显卡推荐使用默认设置，性能卓越的显卡可以增大BATCH_SIZE，以加快训练速度。识别效果如下图：

模型的训练方法如下：

python crnn/preprocess.py

python crnn/run.py

注1：模型训练的数据集是由子数据集（4-6个）拼凑而成的不定长度的数据，crnn/cfg.py中的MAX_LABEL_LENGTH用来设置数据的最大长度。这部分数据是通过运行crnn/preprocess.py生成，可以通过AUG_NBR设置生成数据集个数。其效果如下:

注2：crnn/preprocess.py直接将可训练数据分开打包到.npz文件中（文件中所容纳最大数据数量可在crnn/cfg.py中的PACK_NBR_MAX设置）。训练数据虽然对我们来说是透明的，但可减少训练时部分重复操作、系统所做I/O，进而增大训练速度和GPU利用率。

注3：模型训练在EPOCH=10以内就已经收敛。最终loss和val_loss值近似在1.73左右。

项目代码和数据集获取方式：

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卡号定位

这一部分是重中之重，考虑到自己还没有能力去研究新的图像字符定位算法，就参考了许多这类算法。现在比较成功的莫过于CTPN了，其次也有Faster-RCNN，EAST，Seg-Link等等。而偏偏选用EAST的原因可能是一见钟情吧（名字好听）。

此部分引用的是EAST的Keras实现，但此EAST并非原生的EAST，而是改进的AdvancedEAST

这个模型特点之一就是方便训练，直观也简练。

特别值得提起的是数据集，是我自己从互联网上搜罗来的，然后还进行了标注。过程比较痛苦。面临的问题是，几百张数据可能训练不出好的模型，所以后期使用自动定位不成功的，可能原因之一就是数据集太小（我…尽力了…）。但是用于这样的小系统开发，还是有一定的使用价值。

如果你有更多的数据的话，若想进行标注。懂的同学可以标注直接标注为 ICDAR 2015的格式，不懂的同学则可以使用dataset/tagger.py简陋的标注器来标注，标注方法：以目标区域左上角开始，顺时针的点击物体的角点，直到最后一个点，可在数据同目录的txt下看到形如x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4,###的值###表示忽略目标内容。如果成功标注完成，在east目录下运行python east/preprocess.py得到形如以下形式的图像，就代表成功了。