[ OCR ] [ Better ] mô hình Unet Trong OCR mới 2024 có code mẫu
admin | July 4, 2024
Mục lục
Mô hình Unet trong ocr là gì
Mô hình Unet trong OCR là một kiến trúc mạng nơ-ron sử dụng trong các ứng dụng nhận diện ký tự quang học (OCR).
Đây là một trong những mô hình phổ biến trong lĩnh vực xử lý ảnh và thị giác máy tính.
Unet được thiết kế để giải quyết bài toán segmentation, tức là phân đoạn ảnh thành các vùng khác nhau.
Trong OCR, Unet có thể được áp dụng để phân đoạn văn bản và các ký tự từ ảnh để nhận diện và xử lý thông tin từ các tài liệu quét.
Mô hình Unet code mẫu
Đây là một ví dụ cơ bản về mô hình Unet sử dụng trong Python với thư viện PyTorch để áp dụng vào bài toán segmentation trong OCR.
Để đơn giản hóa, đoạn mã sau giả định rằng bạn đã có dữ liệu huấn luyện và sử dụng PyTorch để xây dựng mô hình Unet.
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class DoubleConv(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, out_channels):
super(DoubleConv, self).__init__()
self.conv = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_channels, out_channels, 3, 1, 1),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Conv2d(out_channels, out_channels, 3, 1, 1),
nn.ReLU(inplace=True)
)
def forward(self, x):
return self.conv(x)
class UNet(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, out_channels):
super(UNet, self).__init__()
self.dconv_down1 = DoubleConv(in_channels, 64)
self.dconv_down2 = DoubleConv(64, 128)
self.dconv_down3 = DoubleConv(128, 256)
self.dconv_down4 = DoubleConv(256, 512)
self.maxpool = nn.MaxPool2d(2)
self.upsample = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='bilinear', align_corners=True)
self.dconv_up3 = DoubleConv(256 + 512, 256)
self.dconv_up2 = DoubleConv(128 + 256, 128)
self.dconv_up1 = DoubleConv(128 + 64, 64)
self.conv_last = nn.Conv2d(64, out_channels, 1)
def forward(self, x):
conv1 = self.dconv_down1(x)
x = self.maxpool(conv1)
conv2 = self.dconv_down2(x)
x = self.maxpool(conv2)
conv3 = self.dconv_down3(x)
x = self.maxpool(conv3)
x = self.dconv_down4(x)
x = self.upsample(x)
x = torch.cat([x, conv3], dim=1)
x = self.dconv_up3(x)
x = self.upsample(x)
x = torch.cat([x, conv2], dim=1)
x = self.dconv_up2(x)
x = self.upsample(x)
x = torch.cat([x, conv1], dim=1)
x = self.dconv_up1(x)
out = self.conv_last(x)
return out
# Đoạn mã này chỉ là một mô hình Unet đơn giản trong PyTorch. Bạn cần điều chỉnh và huấn luyện nó phù hợp với dữ liệu và yêu cầu cụ thể của bài toán OCR của bạn.
Lưu ý rằng đây chỉ là một mô hình Unet cơ bản và chưa bao gồm các phần cần thiết như hàm mất mát (loss function) và quá trình huấn luyện (training loop).
Bạn cần thay đổi và điều chỉnh để phù hợp với dữ liệu và yêu cầu cụ thể của bạn trong ứng dụng OCR.
Ý tưởng của Unet trình bài đơn giản dễ hiểu
Ý tưởng của mô hình Unet khá đơn giản và dễ hiểu.
Đây là một kiến trúc mạng nơ-ron được sử dụng chủ yếu trong các bài toán segmentation, như phân đoạn ảnh để nhận diện vùng ảnh có chứa các đối tượng cụ thể.
Dưới đây là một trình bày đơn giản về ý tưởng cơ bản của Unet:
- Encoder (Đoạn mã giảm dần):Unet bắt đầu với một loạt các lớp tích chập (convolutional layers) liên tiếp nhau, gọi là đoạn mã giảm dần (downsampling). Mỗi lớp tích chập có nhiệm vụ học các đặc trưng cấp thấp từ ảnh đầu vào.Kích thước của đầu vào được giảm xuống bằng cách sử dụng các lớp max pooling, điều này giúp tăng tính bao quát của mô hình và giảm số lượng tham số.
- Unet bắt đầu với một loạt các lớp tích chập (convolutional layers) liên tiếp nhau, gọi là đoạn mã giảm dần (downsampling). Mỗi lớp tích chập có nhiệm vụ học các đặc trưng cấp thấp từ ảnh đầu vào.
- Kích thước của đầu vào được giảm xuống bằng cách sử dụng các lớp max pooling, điều này giúp tăng tính bao quát của mô hình và giảm số lượng tham số.
- Decoder (Đoạn mã tăng dần):Sau khi mô hình đã học được các đặc trưng cấp thấp, Unet sử dụng đoạn mã tăng dần (upsampling) để tái cấu trúc lại ảnh với kích thước gần bằng với ảnh gốc.Đoạn mã tăng dần sử dụng các lớp transpose convolution hoặc upsampling để mở rộng kích thước ảnh và hội tụ lại với thông tin chi tiết hơn từ các lớp giảm dần.
- Sau khi mô hình đã học được các đặc trưng cấp thấp, Unet sử dụng đoạn mã tăng dần (upsampling) để tái cấu trúc lại ảnh với kích thước gần bằng với ảnh gốc.
- Đoạn mã tăng dần sử dụng các lớp transpose convolution hoặc upsampling để mở rộng kích thước ảnh và hội tụ lại với thông tin chi tiết hơn từ các lớp giảm dần.
- Skip Connections (Kết nối bỏ qua):Đặc trưng quan trọng của Unet là sử dụng các kết nối bỏ qua (skip connections) giữa các lớp giảm dần và tăng dần.Những kết nối này giúp mô hình bỏ qua các thông tin thừa và tạo ra một mô hình mạng nơ-ron học sâu.
- Đặc trưng quan trọng của Unet là sử dụng các kết nối bỏ qua (skip connections) giữa các lớp giảm dần và tăng dần.
- Những kết nối này giúp mô hình bỏ qua các thông tin thừa và tạo ra một mô hình mạng nơ-ron học sâu.
- Output Layer (Lớp đầu ra):Cuối cùng, Unet sử dụng một lớp tích chập cuối cùng để tạo ra đầu ra dự đoán, có thể là một ảnh phân đoạn (segmentation map) có kích thước tương tự như ảnh gốc, trong đó mỗi pixel có thể được dự đoán là thuộc về một lớp cụ thể trong bài toán segmentation.
- Cuối cùng, Unet sử dụng một lớp tích chập cuối cùng để tạo ra đầu ra dự đoán, có thể là một ảnh phân đoạn (segmentation map) có kích thước tương tự như ảnh gốc, trong đó mỗi pixel có thể được dự đoán là thuộc về một lớp cụ thể trong bài toán segmentation.
Encoder (Đoạn mã giảm dần):
- Unet bắt đầu với một loạt các lớp tích chập (convolutional layers) liên tiếp nhau, gọi là đoạn mã giảm dần (downsampling). Mỗi lớp tích chập có nhiệm vụ học các đặc trưng cấp thấp từ ảnh đầu vào.
- Kích thước của đầu vào được giảm xuống bằng cách sử dụng các lớp max pooling, điều này giúp tăng tính bao quát của mô hình và giảm số lượng tham số.
Decoder (Đoạn mã tăng dần):
- Sau khi mô hình đã học được các đặc trưng cấp thấp, Unet sử dụng đoạn mã tăng dần (upsampling) để tái cấu trúc lại ảnh với kích thước gần bằng với ảnh gốc.
- Đoạn mã tăng dần sử dụng các lớp transpose convolution hoặc upsampling để mở rộng kích thước ảnh và hội tụ lại với thông tin chi tiết hơn từ các lớp giảm dần.
Skip Connections (Kết nối bỏ qua):
- Đặc trưng quan trọng của Unet là sử dụng các kết nối bỏ qua (skip connections) giữa các lớp giảm dần và tăng dần.
- Những kết nối này giúp mô hình bỏ qua các thông tin thừa và tạo ra một mô hình mạng nơ-ron học sâu.
Output Layer (Lớp đầu ra):
- Cuối cùng, Unet sử dụng một lớp tích chập cuối cùng để tạo ra đầu ra dự đoán, có thể là một ảnh phân đoạn (segmentation map) có kích thước tương tự như ảnh gốc, trong đó mỗi pixel có thể được dự đoán là thuộc về một lớp cụ thể trong bài toán segmentation.
Unet được thiết kế để giúp giải quyết vấn đề hiệu quả trong việc phân đoạn hình ảnh, bao gồm cả việc nhận diện vùng chứa văn bản trong ứng dụng OCR.
Bằng cách kết hợp giữa các lớp giảm dần và tăng dần cùng các kết nối bỏ qua, Unet cho phép mô hình học và tái tạo lại ảnh đầu vào với độ chính xác cao hơn.
Áp dụng thực tế thế nào
Để áp dụng mô hình Unet vào thực tế, chẳng hạn trong bài toán OCR (Optical Character Recognition), bạn có thể làm như sau:
- Chuẩn bị dữ liệu:Thu thập và chuẩn bị dữ liệu ảnh chứa văn bản mà bạn muốn nhận diện. Dữ liệu này nên được chuẩn bị cẩn thận, bao gồm cả các ảnh gốc và các mask (phân đoạn) chứa vùng văn bản.
- Thu thập và chuẩn bị dữ liệu ảnh chứa văn bản mà bạn muốn nhận diện. Dữ liệu này nên được chuẩn bị cẩn thận, bao gồm cả các ảnh gốc và các mask (phân đoạn) chứa vùng văn bản.
- Xây dựng mô hình Unet:Sử dụng một thư viện deep learning như PyTorch, TensorFlow để xây dựng mô hình Unet. Mô hình cần được thiết kế để nhận ảnh đầu vào và tạo ra một đầu ra là mask của vùng văn bản trên ảnh.
- Sử dụng một thư viện deep learning như PyTorch, TensorFlow để xây dựng mô hình Unet. Mô hình cần được thiết kế để nhận ảnh đầu vào và tạo ra một đầu ra là mask của vùng văn bản trên ảnh.
- Huấn luyện mô hình:Sử dụng dữ liệu đã chuẩn bị để huấn luyện mô hình Unet. Quá trình huấn luyện này có thể mất nhiều thời gian, tuỳ thuộc vào số lượng dữ liệu và khối lượng tính toán yêu cầu.
- Sử dụng dữ liệu đã chuẩn bị để huấn luyện mô hình Unet. Quá trình huấn luyện này có thể mất nhiều thời gian, tuỳ thuộc vào số lượng dữ liệu và khối lượng tính toán yêu cầu.
- Đánh giá và tinh chỉnh:Sau khi huấn luyện xong, đánh giá hiệu suất của mô hình bằng cách sử dụng các metric như precision, recall, và F1-score. Nếu cần thiết, bạn có thể tinh chỉnh mô hình để cải thiện hiệu suất.
- Sau khi huấn luyện xong, đánh giá hiệu suất của mô hình bằng cách sử dụng các metric như precision, recall, và F1-score. Nếu cần thiết, bạn có thể tinh chỉnh mô hình để cải thiện hiệu suất.
- Áp dụng vào ứng dụng OCR:Khi mô hình đã được huấn luyện và đánh giá đủ tốt, bạn có thể sử dụng nó để nhận diện văn bản từ các ảnh mới. Đầu ra của mô hình sẽ là các mask của vùng văn bản, từ đó bạn có thể trích xuất và nhận diện các ký tự.
- Khi mô hình đã được huấn luyện và đánh giá đủ tốt, bạn có thể sử dụng nó để nhận diện văn bản từ các ảnh mới. Đầu ra của mô hình sẽ là các mask của vùng văn bản, từ đó bạn có thể trích xuất và nhận diện các ký tự.
- Tối ưu và triển khai:Tối ưu hóa mô hình và triển khai nó vào môi trường sản xuất hoặc ứng dụng thực tế. Đảm bảo rằng mô hình hoạt động ổn định và có hiệu suất đủ cao để xử lý dữ liệu thời gian thực (nếu áp dụng).
- Tối ưu hóa mô hình và triển khai nó vào môi trường sản xuất hoặc ứng dụng thực tế. Đảm bảo rằng mô hình hoạt động ổn định và có hiệu suất đủ cao để xử lý dữ liệu thời gian thực (nếu áp dụng).
Chuẩn bị dữ liệu:
- Thu thập và chuẩn bị dữ liệu ảnh chứa văn bản mà bạn muốn nhận diện. Dữ liệu này nên được chuẩn bị cẩn thận, bao gồm cả các ảnh gốc và các mask (phân đoạn) chứa vùng văn bản.
Xây dựng mô hình Unet:
- Sử dụng một thư viện deep learning như PyTorch, TensorFlow để xây dựng mô hình Unet. Mô hình cần được thiết kế để nhận ảnh đầu vào và tạo ra một đầu ra là mask của vùng văn bản trên ảnh.
Huấn luyện mô hình:
- Sử dụng dữ liệu đã chuẩn bị để huấn luyện mô hình Unet. Quá trình huấn luyện này có thể mất nhiều thời gian, tuỳ thuộc vào số lượng dữ liệu và khối lượng tính toán yêu cầu.
Đánh giá và tinh chỉnh:
- Sau khi huấn luyện xong, đánh giá hiệu suất của mô hình bằng cách sử dụng các metric như precision, recall, và F1-score. Nếu cần thiết, bạn có thể tinh chỉnh mô hình để cải thiện hiệu suất.
Áp dụng vào ứng dụng OCR:
- Khi mô hình đã được huấn luyện và đánh giá đủ tốt, bạn có thể sử dụng nó để nhận diện văn bản từ các ảnh mới. Đầu ra của mô hình sẽ là các mask của vùng văn bản, từ đó bạn có thể trích xuất và nhận diện các ký tự.
Tối ưu và triển khai:
- Tối ưu hóa mô hình và triển khai nó vào môi trường sản xuất hoặc ứng dụng thực tế. Đảm bảo rằng mô hình hoạt động ổn định và có hiệu suất đủ cao để xử lý dữ liệu thời gian thực (nếu áp dụng).
Việc áp dụng mô hình Unet trong OCR nhằm giúp tự động hóa việc nhận diện vùng văn bản trên các ảnh, giúp tăng cường hiệu suất và độ chính xác so với các phương pháp truyền thống.
Tuy nhiên, cần chú ý đến các thực tiễn và điều chỉnh chi tiết để đảm bảo mô hình hoạt động tối ưu trong bối cảnh cụ thể của ứng dụng.
Cho tôi code mẫu khi kết hợp với OCR
Để kết hợp mô hình Unet với OCR, bạn có thể sử dụng thư viện nhận diện ký tự (OCR) như Tesseract và kết hợp đầu ra của Unet để xử lý văn bản đã phân đoạn từ ảnh.
Dưới đây là một ví dụ đơn giản cho quy trình này, sử dụng Python và các thư viện phổ biến như PyTorch và Tesseract:
import cv2
import pytesseract
import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image
# Hàm chuyển đổi ảnh sang tensor và ngược lại
def image_to_tensor(image):
transform = transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
# Muốn sử dụng Unet, có thể cần thêm các bước tiền xử lý ảnh, ví dụ như chuẩn hóa, thay đổi kích thước, ...
])
tensor = transform(image).unsqueeze(0)
return tensor
def tensor_to_image(tensor):
image = tensor.cpu().clone().squeeze(0)
image = transforms.ToPILImage()(image)
return image
# Định nghĩa mô hình Unet
class DoubleConv(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, out_channels):
super(DoubleConv, self).__init__()
self.conv = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_channels, out_channels, 3, 1, 1),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Conv2d(out_channels, out_channels, 3, 1, 1),
nn.ReLU(inplace=True)
)
def forward(self, x):
return self.conv(x)
class UNet(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, out_channels):
super(UNet, self).__init__()
self.dconv_down1 = DoubleConv(in_channels, 64)
self.dconv_down2 = DoubleConv(64, 128)
self.dconv_down3 = DoubleConv(128, 256)
self.dconv_down4 = DoubleConv(256, 512)
self.maxpool = nn.MaxPool2d(2)
self.upsample = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='bilinear', align_corners=True)
self.dconv_up3 = DoubleConv(256 + 512, 256)
self.dconv_up2 = DoubleConv(128 + 256, 128)
self.dconv_up1 = DoubleConv(128 + 64, 64)
self.conv_last = nn.Conv2d(64, out_channels, 1)
def forward(self, x):
conv1 = self.dconv_down1(x)
x = self.maxpool(conv1)
conv2 = self.dconv_down2(x)
x = self.maxpool(conv2)
conv3 = self.dconv_down3(x)
x = self.maxpool(conv3)
x = self.dconv_down4(x)
x = self.upsample(x)
x = torch.cat([x, conv3], dim=1)
x = self.dconv_up3(x)
x = self.upsample(x)
x = torch.cat([x, conv2], dim=1)
x = self.dconv_up2(x)
x = self.upsample(x)
x = torch.cat([x, conv1], dim=1)
x = self.dconv_up1(x)
out = self.conv_last(x)
return out
# Khởi tạo mô hình Unet và load weights đã được huấn luyện
model = UNet(in_channels=3, out_channels=1)
model.load_state_dict(torch.load('unet_weights.pth'))
model.eval()
# Hàm kết hợp Unet với OCR
def unet_ocr(image_path):
# Đọc ảnh và chuyển đổi thành tensor
image = Image.open(image_path).convert('RGB')
tensor = image_to_tensor(image)
# Dự đoán vùng văn bản bằng Unet
with torch.no_grad():
mask = model(tensor)
mask = torch.sigmoid(mask)
mask = (mask > 0.5).float()
# Chuyển đổi tensor mask thành ảnh
segmented_image = tensor_to_image(mask)
# Áp dụng OCR trên vùng văn bản đã phân đoạn
ocr_text = pytesseract.image_to_string(segmented_image)
return ocr_text
# Sử dụng hàm unet_ocr để nhận diện văn bản từ ảnh
image_path = 'sample_image.jpg'
detected_text = unet_ocr(image_path)
print("Detected Text:")
print(detected_text)
Giải thích các bước chính trong đoạn mã trên:
- image_to_tensor và tensor_to_image: Chuyển đổi ảnh sang tensor và ngược lại để mô hình Unet có thể xử lý.
- DoubleConv và UNet: Định nghĩa mô hình Unet với các lớp tích chập kép và kết nối bỏ qua.
- unet_ocr: Kết hợp mô hình Unet với Tesseract OCR để nhận diện văn bản từ ảnh. Đầu tiên, mô hình Unet dự đoán vùng văn bản trên ảnh, sau đó áp dụng OCR trên vùng văn bản đã phân đoạn để trích xuất ký tự.
Lưu ý rằng mã này là một ví dụ đơn giản và cần được điều chỉnh và tinh chỉnh thêm để phù hợp với yêu cầu cụ thể của bạn, ví dụ như điều chỉnh mô hình Unet và cài đặt các tham số tối ưu hóa cho OCR.
#Mtips5s #Contact
Fanpage: https://www.facebook.com/mtipscoder
Group trao đổi, chia sẻ: https://www.facebook.com/groups/mtipscoder
Website: https://mtips5s.com
Youtube: https://mtips5s.com
Twitter(X): @takagiks99
Instagram: @khuongkara
Threads: @khuongkara
Google Maps: @khuongkara
#Base Code #Souce Code
Bộ công cụ My Self: @tools.mtips5s.com
Github: @github
Npm: @npm
Docker: @docker
Chúc các bạn thành công!
Written by admin
Related View More
admin | July 5, 2024
[ Pytest-cov ] [ Better ] Tạo 1 báo cáo và nhiều báo cáo
admin | July 1, 2024
[ WordPress ] Thấy 1 web khác đẹp lụm về cài font wordpress
admin | June 29, 2024
Comments
This post currently has no responses.