使用深度学习识别验证码

在本实战中，我们将使用深度学习技术来识别验证码。我们将使用Python和一些常用的深度学习库，如TensorFlow和Keras。

步骤1：准备数据集
首先，我们需要一个包含标记的验证码数据集。你可以从各种网站爬取验证码样本，并手动标记它们，或者寻找现成的数据集。

步骤2：数据预处理
对于验证码图片，我们需要进行预处理，包括调整大小、归一化、转换为灰度图等操作。
from PIL import Image
import numpy as np

def preprocess_image(image_path):
    image = Image.open(image_path)
    image = image.resize((width, height))
    image = image.convert('L')  # 转换为灰度图
    image = np.array(image)
    image = image / 255.0  # 归一化
    return image
步骤3：构建深度学习模型
我们可以使用卷积神经网络（CNN）来识别验证码。这里是一个简单的CNN模型示例：
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(height, width, 1)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))
步骤4：训练模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=64, validation_data=(X_val, y_val))
步骤5：识别验证码
def recognize_captcha(image_path):
    image = preprocess_image(image_path)
    image = np.expand_dims(image, axis=0)  # 添加一个维度作为batch
    prediction = model.predict(image)
    captcha_text = decode_prediction(prediction)
    return captcha_text

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）