使用TensorFlow构建的SimpleHTR系统，用于实现手写文本识别（HTR）

使用TensorFlow进行手写文本识别 2021年更新：更强大的模型，更快的数据加载器，仅Python3 2020年更新：代码与TF2兼容 使用TensorFlow（TF）实现并在IAM离线HTR数据集上接受训练的手写文本识别（HTR）系统。 这种神经网络（NN）模型可识别分段词图像中包含的文本，如下图所示。 正确识别了验证集中的3/4个单词，字符错误率约为11％。 运行演示 IAM数据集上训练。 将下载的文件model.zip的内容放入存储库的model目录中。 然后，转到src目录并运行python main.py 输入图像和预期输出如下所示。 > python main.py Validation character error rate of saved model: 11.118344571029994% Init with stored values from ../model/snapshot-76 Recognized: "Hello" Probability: 0.8462573289871216 经过测试： Python 2（commit <= 97c251