使用卷积神经网络(CNN)识别验证码

验证码(CAPTCHA)是一种常见的用于区分人类和机器的技术,它要求用户完成一些简单的任务或者输入一些字符以验证其身份。本文将介绍如何使用卷积神经网络(CNN)来识别常见的字符验证码,并提供详细的代码示例。

步骤1:数据收集和准备

首先,我们需要收集带有字符验证码的图片数据,并将其分为训练集和测试集。确保每张图片都标记了正确的字符。

import os

import cv2

import numpy as np

数据集目录结构示例:

├── train

│ ├── 0

│ ├── 1

│ ├── ...

├── test

│ ├── 0

│ ├── 1

│ ├── ...

def load_data(data_dir):

images = []

labels = []

for label in os.listdir(data_dir):

label_dir = os.path.join(data_dir, label)

for filename in os.listdir(label_dir):

if filename.endswith('.png'):

image_path = os.path.join(label_dir, filename)

读取图像并调整大小

image = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

image = cv2.resize(image, (28, 28))

归一化处理

image = image.astype(np.float32) / 255.0

将图像添加到列表中

images.append(image)

提取标签

labels.append(int(label))

return np.array(images), np.array(labels)

加载训练数据和测试数据

train_images, train_labels = load_data('train')

test_images, test_labels = load_data('test')

步骤2:构建卷积神经网络(CNN)模型

我们将使用Keras构建一个简单的卷积神经网络模型,用于识别验证码中的字符。

from keras.models import Sequential

from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

构建CNN模型

def build_model(input_shape, num_classes):

model = Sequential([

Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape),

MaxPooling2D((2, 2)),

Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),

MaxPooling2D((2, 2)),

Flatten(),

Dense(128, activation='relu'),

Dense(num_classes, activation='softmax')

])

model.compile(optimizer='adam',

loss='sparse_categorical_crossentropy',

metrics=['accuracy'])

return model

获取输入图像形状和类别数

input_shape = train_images[0].shape

num_classes = len(set(train_labels))

构建模型

model = build_model(input_shape, num_classes)

步骤3:训练模型

现在,我们将训练我们的卷积神经网络模型,并使用测试数据进行验证。

训练模型

model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, validation_data=(test_images, test_labels))

步骤4:评估模型性能

我们可以通过查看模型的准确率和损失情况来评估模型的性能。

评估模型性能

loss, accuracy = model.evaluate(test_images, test_labels)

print("模型准确率:{:.2f}%".format(accuracy * 100))

步骤5:使用模型进行预测

最后,我们可以使用训练好的模型来进行验证码识别预测。

使用模型进行预测

def predict_captcha(model, image):

prediction = model.predict(image.reshape(1, *image.shape))

predicted_label = np.argmax(prediction)

return predicted_label

加载待识别的验证码图像

captcha_image = test_images[0] # 这里举例使用第一张测试图像

进行验证码识别预测

predicted_label = predict_captcha(model, captcha_image)

print("预测的验证码字符为:", predicted_label)

如果上述代码遇到问题或已更新无法使用等情况可以联系Q:1436423940或直接访问www.ttocr.com测试对接(免费得哈)

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