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Python实现CRNN文字识别

CRNN （Convolutional Recurrent Neural Network）是一种结合了卷积神经网络和循环神经网络的模型，常用于图像中的文字识别。

本文将介绍如何使用Python实现基于CRNN的文字识别，涉及到的工具和库有Pytorch、torchvision、opencv-python等。

1. 数据准备
   
   首先，需要准备好训练数据。CRNN的输入需要将图像转换为灰度图，并且对图片进行一定的预处理（例如裁剪、缩放等）。在本文中，我们使用了一个开源数据集Synth90k，用于训练CRNN模型。

2. 模型搭建
   
   接下来，我们可以开始构建CRNN模型了。在本文中，我们使用Pytorch框架来构建模型。CRNN模型主要由卷积神经网络、循环神经网络和全连接层组成。

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class CRNN(nn