使用Transformer架构实现ocr

### 使用 Transformer 构建 OCR 系统 #### 1. TrOCR 架构概述 TrOCR 是一种基于 Transformer 的光学字符识别 (OCR) 方法，该方法利用了视觉和语言转换器模型来处理图像中的文本信息[^1]。具体来说，TrOCR 将输入的图片通过图像 Transformer 进行编码，得到一系列特征表示；随后这些特征被传递给文本 Transformer 解码器，最终生成对应的文本序列。 #### 2. 图像预处理与增强 为了提高模型性能，在实际应用中通常会对原始文档图像执行一些必要的前处理操作： - **灰度化**：将彩色图转成单通道灰度图； - **二值化**：设定阈值区分前景文字像素点和其他背景区域； - **尺寸调整**：统一所有样本大小以便于批量计算； - **噪声去除**：采用滤波算法消除不必要的干扰因素影响； - **几何变换**：随机旋转、缩放和平移以增加数据多样性。 ```python import cv2 from PIL import Image, ImageEnhance def preprocess_image(image_path): img = Image.open(image_path).convert('L') # 转换为灰度图 enhancer = ImageEnhance.Contrast(img) enhanced_img = enhancer.enhance(2.0) # 增强对比度 np_img = np.array(enhanced_img) _, binary_img = cv2.threshold(np_img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) resized_img = cv2.resize(binary_img, (target_width, target_height)) return resized_img ``` #### 3. 特征提取阶段 在此部分，会先加载预训练好的图像 Transformer 来抽取每张经过上述步骤处理后的静态画面里蕴含的空间位置关系以及语义含义。此过程可以视为一个无监督学习任务，即无需额外标注即可完成对新类别实例的学习理解工作。 对于图像 Transformer 部分而言，则主要依赖 ViT 或者其他类似的视觉骨干网络结构来进行高效表征捕捉。而当涉及到多模态融合场景下时，则可能还需要引入更多类型的感知单元共同协作完成整个流程运作。 ```python class ImageTransformer(nn.Module): def __init__(self, config): super().__init__() self.patch_embed = PatchEmbedding(config.image_size, patch_size=config.patch_size, embed_dim=config.embed_dim) self.encoder_layers = nn.TransformerEncoder( encoder_layer=nn.TransformerEncoderLayer(d_model=config.hidden_size, nhead=config.num_heads), num_layers=config.num_hidden_layers ) def forward(self, x): patches = self.patch_embed(x) encoded_patches = self.encoder_layers(patches) return encoded_patches.mean(dim=1) # 取平均作为全局描述符 ``` #### 4. 文字预测环节 一旦获得了高质量的视觉嵌入向量之后，就可以将其送入到专门负责自然语言生成任务的文字 Transformer 中去进一步解析并输出相应的字符串表达形式出来。这里所使用的解码机制一般会选择自回归式的方案——也就是每次只生成下一个最有可能出现的目标token直到遇到结束标志为止。 值得注意的是，在训练期间为了让机器更好地掌握上下文关联规律，往往会采取教师强制（teacher forcing）技术手段辅助优化参数更新方向；而在推理测试环境下则更倾向于贪心搜索或是束搜索这类策略来寻找最优路径组合方式。 ```python class TextDecoder(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, hidden_size, num_layers, max_seq_length): super(TextDecoder, self).__init__() self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, hidden_size) self.decoder_layers = nn.TransformerDecoder( decoder_layer=nn.TransformerDecoderLayer(d_model=hidden_size, nhead=num_heads), num_layers=num_layers ) self.fc_out = nn.Linear(hidden_size, vocab_size) def forward(self, tgt_input_ids, memory, tgt_mask=None): embedded_inputs = self.embedding(tgt_input_ids) decoded_outputs = self.decoder_layers(embedded_inputs, memory, tgt_mask=tgt_mask) logits = self.fc_out(decoded_outputs) return F.log_softmax(logits, dim=-1) ```