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PP-OCR: A Practical Ultra Lightweight OCR System论文地址：https://arxiv.org/abs/2009.09941代码地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR一、简介PP-OCR是一个实用的超轻量中英文OCR系统，是针对中英文OCR问题，对最新的文本检测算法 Differentiable Binarization (DB) 和经典的文本识别算法CRNN的能力充分挖掘，虽然没有理论创新，但是从骨干网络选择和调整、预测头部的设计、数据增强、学习率变换策略、正则化参数选择、预训练模型使用以及模型自动裁剪量化8个方面，采用19个有效策略，对各个模块的模型进行效果调优和瘦身，最终得到整体大小为3.5M的超轻量中英文OCR和2.8M的英文数字OCR，下面是一些识别效果图。二、PP-OCR概览下图是PP-OCR的流程图，主要由DB文本检测、检测框矫正和CRNN文本识别三部分组成。1.文本检测文本检测的目标是定位出图像中的文字区域，一般希望检测结果是分字段的。PP-OCR采用的是基于分割的DB文本检测算法。使用该方法的出发点是基于分割的文本检测方法，可以得到文本的紧致包围盒。此外，DB的后处理比较简单，方便实际应用。为了进一步提升文本检测器的效果和效率，PP-OCR采用以下6个策略，超轻量骨干网络选择、头部轻量化、SE模块的舍弃、余弦学习率、预热学习率以及使用FPGM模型裁剪器，最终，PP-OCR里面文本检测模型的大小只有1.4M。2.检测框校准为了提升检测框中的文字识别效果，保持文字的一致性，一般都希望待识别的文本框是正的水平方向。由于DB的文本检测结果是多边形4点表示，所以很容易将检测结果经过仿射变换，变成水平方向。如果变换后的图像是竖直方向，则旋转90度后，变为水平方向。但是变为水平方向后，文本可能是颠倒的。所以需要一个文本方向分类器判断文本是不是颠倒的。如果实颠倒的文本，转正再识别就可以了。训练一个文本方向分类器是一个基本的图像分类任务。为了进一步提升文本方向分类器的效果和效率，PP-OCR采用以下4个策略，超轻量骨干网络选择，数据增强，增大输入分辨率和PACT int8量化，最终，PP-OCR里面文本分类器模型的大小只有500KB。3.文本识别文本识别的目标是将文本行图像转换为文本。PP-OCR采用的是文本识别常用的方法CRNN。虽然CRNN文本识别方法是2016年提出的，有一些历史，但是对于中文识别，是使用最普遍也最有效的文本识别方法。CRNN主要是融合了卷积特征和序列特征，采用CTC损失函数来解决预测标签和真值标签不一致的问题。为了进一步提升文本识别的效果和效率，PP-OCR采用以下9个策略，超轻量骨干网络选择，数据增强，余弦学习率，增大特征图分辨率，正则化参数，预热学习率，头部轻量化，预训练大模型和PACT int8量化，最终，PP-OCR里面中英文文本识别模型的大小只有1.5M。纯英文数字文本识别模型的大小只有900KB。三、数据为了实现一个实用的超轻量中英文OCR系统，文中构造了一个大规模的数据集进行模型训练，各个任务的数据统计信息如下表所示。其中合成数据使用的是text_render ( https://github.com/Sanster/text_renderer ) 1.文本检测数据对于文本检测模型的训练，PP-OCR总共使用了9.7万张图像作为训练集，500张图像作为校验集。训练集中的数据，有6.8万张图像来源于真实场景，2.9万张图像来源于合成数据。上述真实场景中的数据，大部分来源于OCR相关的公开数据集，包括LSVT, RCTW-17 , MTWI 2018 , CASIA-10K, SROIE, MLT 2019, BDI, MSRA-TD500 和 CCPD 2019. 还有一部分数据来源于百度图像搜索，通过关键字搜索，获取文档相关的图像。合成图像主要关注的场景有长文本文字的图像，多方向文本的图像和表格图像。2.方向分类器数据对于文本方向分类器模型的训练，PP-OCR总共使用了60万张图像作为训练集，31万张图像作为校验集。训练集中的数据，有10万张图像来源于真实场景，其余50万张图像是利用竖直字体合成，并且旋转成水平得到。真实场景数据主要来源于公开数据集 LSVT, RCTW-17 , MTWI 2018。所有校验集图像来源于真实场景。3.文本识别数据对于文本识别模型的训练，PP-OCR总共使用了2千万左右的训练数据和1.87万的校验数据。训练集中的数据，有200万张图像来源于真实场景，其余图像都是合成数据。真实场景，部分数据来源于OCR相关的公开数据集，包括LSVT, RCTW-17 , MTWI 2018和CCPD 2019，其余真实图像来源于百度图像搜索。主要是对检测的真值框或者检测结果的图像进行旋转矫正裁剪得到。合成数据主要关注的场景有背景嘈杂，平移，旋转，透视变换，直线扰动，噪声，竖直文字等等。合成数据的语料来源于真实场景图像的语料。所有校验集图像来源于真实场景。4.OCR系统评估数据为了验证OCR系统的效果，针对OCR实际应用场景，包括合同，车牌，铭牌，火车票，化验单，表格，证书，街景文字，名片，数码显示屏等，收集了300张图像作为评估集合。每张图平均有17个文本框，下图给出了一些图像示例。5.多语言数据为了验证PP-OCR对于非中英文数据的识别能力，收集了一些英文数字、法语、韩语、日语和德语的语料，合成了一些文本行图像，用于训练相应的文本识别模型。由于MLT 2019是包含多语言的文本图像，因此中英文OCR系统中的文本检测模型可以同时支持多语言文本检测。------------------------------------------------------------------------------感谢大家关注，PP-OCR: 3.5M超轻量中英文OCR模型详解系列总共有4个部分，列表如下：(一) 简介、方案概览和数据(二) 文本检测优化瘦身(三) 文本方向分类器优化瘦身(四) 文本识别优化瘦身欢迎大家star PaddleOCR（https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR），支持该repo的建设。感兴趣的朋友，可以加入Repo里面的PaddleOCR技术交流微信群，一起讨论OCR相关问题。

第一台麻将机被发明于日本，然后开始慢慢的流入中国的市场，并经过一代一代的改良现在越来越符合百姓们的生活。中国麻将机企业的龙头老大是雀友，其引进麻将机的时期比较早，后来麻将机的市场越来越大，诸多的麻将机品牌也开始建立起来，现在中国的麻将机制造厂差不多有五百多家，而大多数的麻将机制造厂分布在长江三角洲以及珠江三角洲一带。由于麻将机的不断改进其分为多种类型，刚开始传入的是单口机，但是这种洗牌比较慢，差不多需要两分钟，所以慢慢的四口机、八口机便被改造出来，速度也提升上来十多秒的时间便可以完成一次清洗，现在最为流行的应该属于超薄麻将机，其性能十分稳定，而且外形比较好看。其原理是根据麻将的背面有一些磁片，所以再根据麻将机内部对其进行吸引便可以完成麻将的清洗和排列。