一款基于CTPN（tensorflow）+CRNN（pytorch）+CTC的不定长文本检测和识别。
源码参见： https://code.ihub.org.cn/projects/772/repository/chinese-ocr
本模型改编自GitHub开源项目：https://github.com/ooooverflow/chinese-ocr
原项目是一款基于CTPN（tensorflow）+CRNN（pytorch）+CTC的不定长文本检测和识别。
该模型实现了1个API接口，其调用形式和返回值格式分别如下：
ocr：
HTTP方法：POST
模型方法：ocr
HTTP请求体格式：
{
“img_base64”: <压缩图像的base64编码字符串>
}
HTTP响应体格式：
{
“value": <JSON字符串>
}
其中JSON字符串中JSON对象的格式如下：
{
"results": [<文本1>, <文本2>, ......],"img_url": <带文本框定的原始图像的base64编码URL字符串>
}
运行model_pack.py，将在out文件夹下生成一个压缩文件：中文文本识别.zip。
进入CubeAI平台“模型导入”界面（https://cubeai.dimpt.com/#/ucumos/onboarding），将上述生产的zip文件导入CubeAI平台。