使用tensorflow识别验证码

发布时间：2023-02-04 14:32:49 所属栏目：Asp教程来源：

导读：　　背景

　　大家都知道机器学习对识别验证码很好用

　　但是对于一个爬虫工程师来说,去学习机器学习相关知识可能成本太高了.(当然有空的话,还是要好好学的)

　　本篇是以实用为主,让你不需要了解任

　　背景

　　大家都知道机器学习对识别验证码很好用

　　但是对于一个爬虫工程师来说,去学习机器学习相关知识可能成本太高了.(当然有空的话,还是要好好学的)

　　本篇是以实用为主,让你不需要了解任何机器学习的知识,只需要按照配置把图片放好...

　　就可以解决验证码问题.

　　前提

　　需要有标记好的验证码图片

　　没有的话,假如你现在是接的商用的打码服务,可以把验证通过的图片存下来。

　　或者自己手工标记一批...(懒的话对接打码服务也是可以的.)

　　爬虫来训练这个模型，自己识别验证码收益是非常高的。

　　假设训练 1 天后,有 95%的准确率来,你就接入自己的服务,并且后续一直把通过的图片保存下来

　　这样的话...你的样本是越来越多...识别率也就越来越高

　　环境

　　python 版本: 3.7

　　系统: mac ubuntu 都测试过.

　　安装依赖

　　pip install -r requirements.txt

　　opencv 安装

　　conda install -c conda-forge opencv

　　参考 anaconda.org/conda-forge/opencv

　　使用

　　更改 train/config.py 里面的配置

　　DATA_DIR

　　验证码图片路径（注意,默认验证码图片命名规则是验证码_xxx.jpg)

　　也就是说是以_分割的, 需要自定义可以修改 parse_filepath这个方法

　　H, W, C

　　图片的高、宽、多少层

　　理论上验证码的图片大小都是一样的...如果有的不一样,就填成自己想要统一成的大小

　　str_charts

　　验证码里的所有字符,或者说验证码由哪些组成（比如全是数字验证码、数字+大小写的验证码）

　　D

　　验证码的长度（4 位验证码,6 位验证码等等

　　accuracy_rate

　　到多少准确度以后就停止训练

　　model_file_name

　　训练完后的 model 文件（api 需要用到）

　　image_type

　　开始训练

　　python train/cnn.py

　　使用 api 识别验证码

　　def test1():
　　    "提交验证码图片文件"
　　    imname = "11216h_3579db1e15a3541dc5b696f6093e1cc4.png"
　　    files = {"file": open(imname, "rb")}
　　    r = requests.post("http://127.0.0.1:5000/upload", files=files)
　　    print(r.json())

（编辑：PHP编程网 - 钦州站长网）

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