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）