tensorflow ocr汉字，tensorflow数字识别

如何高效的学习TensorFlow代码

1、最好的学习方式 对干初学者来说，可以采用视频+书籍的方式进行学习。这两种方式形成互补关系。另外阅读代码也可以帮助你解决问题，了解最佳做法，这里的阅读代码是指书籍，博客文章，开源代码等等。

2、目前TensorFlow代码已超过40w行，从代码量上来看，绝不是一个能够迅速上手的小项目。所以，想要精通TensorFlow的同学需要做好心理准备。

3、制订学习计划 全面分析，正确认识自己。 准确找出自己的长处和短处，以便明确自己学习的特点、发展的方向，发现自己在学习中可以发挥的最佳才能。 结合实际，确定目标。

4、要看代码首先要知道代码怎么构建，因此本文的一大部分会关注构建这块。

利用CRNN来识别图片中的文字(二)tensorflow中ctc有关函数详解

1、计算ctc_loss。主要参数1：labels： int32 SparseTensor 是数据的真实标签，一般是先用sparse_placeholder()，然后在session中feed训练数据batch_y。batch_y为 SparseTensor 利用sparse_tuple_from(y)函数计算得到。

2、CRNN 网络结构如图 2-1 所示，输入为经过文字检测的文本框（小图），输出为具体的文字内容 “state”，从下往上的结构依次为：卷积层、循环层和翻译层。卷积层：使用深度 CNN 进行图像的局部特征提取。

3、文章思想：文章认为文字识别是对序列的预测方法，所以采用了对序列预测的RNN网络。通过CNN将图片的特征提取出来后采用RNN对序列进行预测，最后通过一个CTC的翻译层得到最终结果。说白了就是CNN+RNN+CTC的结构。

pixel图片素材-如何利用Python做简单的验证码识别

1、由于本文是以初级的学习研究目的为主，要求_坝写硇，但又不会太难”，所以就直接在网上找个比较有代表性的简单的字符型验证码(感觉像在找漏洞一样)。 最后在一个比较旧的网站(估计是几十年前的网站框架)找到了这个验证码图片。

2、我们首先识别最简单的一种验证码，即图形验证码。这种验证码最早出现，现在也很常见，一般由4位字母或者数字组成。

3、可以使用KNN算法对预处理后的验证码图片进行特征提取和分类，以识别出验证码中的正确字符或单词。综合使用以上方法，可以实现一个较为稳定和准确的文字点选验证码。具体实现细节需要根据具体情况进行调整和优化。