机器学习模型自动解析复杂验证码

• 安装TensorFlow或其他机器学习库。
• 准备一个已训练好的复杂验证码识别模型。

1. 加载模型和处理图片

from tensorflow.keras.models import load_model from PIL import Image import numpy as np # 加载模型 model = load_model('complex_captcha_model.h5') # 处理图片 def process_image(image_path): image = Image.open(image_path).convert('RGB') image = image.resize((160, 60)) # 假设模型训练时的图片大小 image_array = np.array(image) / 255.0 # 归一化 return np.expand_dims(image_array, axis=0) image_array = process_image('captcha.png')

2. 模型预测

# 预测 prediction = model.predict(image_array) predicted_text = decode_prediction(prediction) # 假设有一个函数来解码预测结果 print(f"预测的验证码内容为：{predicted_text}")

3. 提交验证码

假设有一个函数submit_captcha用于提交验证结果。

def submit_captcha(text): # 实现提交验证码的逻辑 pass submit_captcha(predicted_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）