文字检测模型EAST应用详解 ckpt pb的tf加载，opencv加载（east文本检测算法）

参考链接：https://github.com/argman/EAST （项目来源）

https://github.com/opencv/opencv/issues/12491  （遇到的问题）

https://pyimagesearch.com/2018/08/20/opencv-text-detection-east-text-detector/   （opencv加载）

文字检测有很多比较好的现成的模型比如yolov3，pesnet，pennet，east。不一一赘述，讲一下自己跑通east的过程。

在https://github.com/argman/EAST链接中下载项目，windows下，各种包的版本要正确否则会出一些乱七八糟的错误。

运行EAST/eval.py。没有什么特别的问题要说，我在cpu下单张640*480的图能够达到每张0.4秒左右，还是非常优秀的。中英文数字都可。

但是源代码是ckpt，非常大,转成pb会稍微小点。添加：

##生成pb模型，但需要修改model.py

output_graph_def = tf.graph_util.convert_variables_to_constants(self.sess, # The session is used to retrieve the weights

tf.get_default_graph().as_graph_def(), # The graph_def is used to retrieve the nodes

["feature_fusion/Conv_7/Sigmoid", "feature_fusion/concat_3"]

)

output_graph='D:\\work\\video\\hand_tracking_no_op\\hand_tracking\\EAST\\east_icdar2015_resnet_v1_50_rbox\\out.pb'

with tf.gfile.GFile(output_graph, "wb") as f:

f.write(output_graph_def.SerializeToString())

print("%d ops in the final graph." % len(output_graph_def.node))

位置在eval.py中的

saver.restore(self.sess, model_path)后面。注意如果你想要opencv加载pb还要修改model.py中的内容，这个在后面一篇文章中会讲到。

生成后用tf加载，方法跟加载ckpt相似：

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