文字识别是AI的一项重要应用，例如将包装盒上的文字识别出来、将产品说明书上的文字识别出来、将大街上广告牌的文字识别出来等等，在现实生活中能给我们带来很大的便利，有着非常广泛的应用。
一个简单的文字识别流程如下：
Step 1. 通过手机、摄像机等设备采集含有待识别字符的图像，作为输入；
Step 2. 对图像进行尺寸缩放、明暗调整、去噪等预处理操作；
Step 3. 将图像中的单个字符、或者是连续几个字符所在的区域检测出来；
Step 4. 根据文本检测结果从图像中将文本所在区域分割出来，然后导入到模型中进行文本识别，进而得到图像中的字符信息。
其中，这个流程有两个环节非常关键，一个是“文本检测”、另一个是“文本识别”，本文将介绍“文本检测”的经典模型CTPN，而“文本识别”模型将在后面另外介绍，敬请关注。
对于印刷字体的检测，由于排版很规范，现在的检测、识别技术已经很成熟了，我们日常使用的微信、QQ里面就有提取图片中文字的功能。而对于自然场景下的文字检测，由于光照环境以及文字存在着很多样的形式，要将文字检测出来则有比较大的难度，例如要检测出大街上广告牌中的文字，如下图：
本文主要介绍文本检测的经典模型：CTPN，它不仅可以用于检测自然场景下的文字，印刷文字的检测自然也不在话下。
1、文字分布的特点
在了解文字检测之前，先来看一下文字分布的特点。无论是印刷文字，还是自然场景下的文字，一般文字是水平排列，连续字符的长度可变，但高度基本相同，如下图：
这也是CTPN的基本思路，既然宽度是可变、不确定的，那么就按照固定的高度进行检测，看看图像中有哪些区域是连续出现了一片同样高度特征的区域，并且其边缘符合文字的特点?