利用PyTorch训练模型识别数字+英文图片验证码_教你如何用pytorch搭建数英混合验证码图片识别模型

利用PyTorch训练模型识别数字+英文图片验证码

摘要：使用深度学习框架PyTorch来训练模型去识别4-6位数字+字母混合图片验证码（我们可以使用第三方库captcha生成这种图片验证码或者自己收集目标网站的图片验证码进行针对训练）。

一、制作训练数据集

我们可以把需要生成图片的一些参数放在setting.py文件中，方便以后更改

# setting.py
SEED = "0123456789ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ"  # 字符池
CODE_TYPE = "1004"  # 1004：4位数字+字母，1005：5位数字+字母，1006：6位数字+字母
CHAR_NUMBER = 4  # 字符数量，根据自己的需求更改
IMG_WIDTH = 160  # 图片宽度
IMG_HEIGHT = 60  # 图片高度
BATCH_SIZE = 60  # 每个训练批次的数据样本数
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生成图片验证码的代码编写如下

# generate.py
from captcha.image import ImageCaptcha
import concurrent.futures
from pathlib import Path
import shutil
import random
from setting import IMG_WIDTH, IMG_HEIGHT, SEED, CHAR_NUMBER, CODE_TYPE


def generate_captcha(num, output_dir, thread_name=0):
    """
    生成一定数量的验证码图片
    :param num: 生成数量
    :param output_dir: 存放验证码图片的文件夹路径
    :param thread_name: 线程名称
    :return: None
    """
    # 如果目录已存在，则先删除后再创建
    if Path(output_dir).exists():
        shutil.rmtree(output_dir)
    Path(output_dir).mkdir()

    for i in range(num):
        img = ImageCaptcha(width=IMG_WIDTH, height=IMG_HEIGHT)
        chars = "".join([random.choice(SEED) for _ in range(CHAR_NUMBER)])
        save_path = f"{output_dir}/{i + 1}-{chars}.png"
        img.write(chars, save_path)
        print(f"Thread {thread_name}: 已生成{i + 1}张验证码")
    print(f"Thread {thread_name}: 验证码图片生成完毕")


def main():
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=30) as executor:
        executor.submit(generate_captcha, 50000, f"./train_{CODE_TYPE}", 0)
        executor.submit(generate_captcha, 1000, f"./test_{CODE_TYPE}", 1)


if __name__ == '__main__':
    main()
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我们生成了50000张验证码图片用作训练集保存在train_1004文件夹下，1000张图片用作测试集保存在test_1004文件夹下，开启线程数为30（可根据情况更改）

二、用DataLoader加载自定义的Dataset

自定义一个Dataset类，将train_1004文件夹中的图片加载进来并作一定的处理，代码编写如下

# loader.py
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from torchvision import transforms
from PIL import Image
import torch
import os
from setting import CODE_TYPE, BATCH_SIZE, SEED, CHAR_NUMBER


class ImageDataSet(Dataset):
    def __init__(self, dir_path):
        super(ImageDataSet, self).__init__()
        self.img_path_list = [f"{dir_path}/{filename}" for filename in os.listdir(dir_path)]
        self.trans = transforms.Compose([
            transforms.ToTensor(),
            transforms.Grayscale()  # 每张图片都会被这行代码灰度化
        ])

    def __getitem__(self, idx):
        image = self.trans(Image.open(self.img_path_list[idx]))
        label = self.img_path_list[idx].split("-")[-1].replace(".png", "")
        label = one_hot_encode(label)
        return image, label

    def __len__(self):
        return len(self.img_path_list)


# 用torch.zeros()函数生成一个4行36列，值全是0的张量。接着循环标签中的各个字符，将字符在SEED中对应的索引获取到，然后将张量中对应位置的0，改成1。最后我们要返回一个一维的列表，长度是4*36=144
def one_hot_encode(label):
    """将字符转为独热码"""
    cols = len(SEED)
    rows = CHAR_NUMBER
    result = torch.zeros((rows, cols), dtype=float)
    for i, char in enumerate(label):
        j = SEED.index(char)
        result[i, j] = 1.0
    return result.view(1, -1)[0]


# 将模型预测的值从一维转成4行36列的二维张量，然后调用torch.argmax()函数寻找每一行最大值（也就是1）的索引。知道索引后就可以从SEED中找到对应的字符
def one_hot_decode(pred_result):
    """将独热码转为字符"""
    pred_result = pred_result.view(-1, len(SEED))
    index_list = torch.argmax(pred_result, dim=1)
    text = "".join([SEED[i] for i in index_list])
    return text


def get_loader(path):
    """加载数据"""
    dataset = ImageDataSet(path)
    dataloader = DataLoader(dataset, BATCH_SIZE, shuffle=True)
    return dataloader


if __name__ == '__main__':
    train_dataloader = get_loader(f"./train_{CODE_TYPE}")
    test_dataloader = get_loader(f"./test_{CODE_TYPE}")
    for X, y in train_dataloader:
        print(X.shape)
        print(y.shape)
        break
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三、训练模型

编写一个CNN神经网络模型，然后开始训练，损失函数使用的是MultiLabelSoftMarginLoss，优化器用的是Adam，训练周期为30（可按需更改），代码编写如下

# train.py
import torch
from torch import nn
from loader import get_loader
from setting import CODE_TYPE, CHAR_NUMBER, SEED

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "mps" if torch.backends.mps.is_available() else "cpu"


class NeuralNetWork(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(NeuralNetWork, self).__init__()
        self.layer1 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=64, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2)
        )
        self.layer2 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(in_channels=64, out_channels=128, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2)
        )
        self.layer3 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(in_channels=128, out_channels=256, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2)
        )
        self.layer4 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(in_channels=256, out_channels=512, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2)
        )
        self.layer5 = nn.Sequential(
            nn.Flatten(),
            nn.Linear(in_features=15360, out_features=4096),
            nn.Dropout(0.5),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(in_features=4096, out_features=CHAR_NUMBER * len(SEED))
        )

    def forward(self, x):
        x = self.layer1(x)
        x = self.layer2(x)
        x = self.layer3(x)
        x = self.layer4(x)
        x = self.layer5(x)
        return x


def train(dataloader, model, loss_fn, optimizer):
    model.train()
    for batch, (X, y) in enumerate(dataloader):
        X, y = X.to(device), y.to(device)
        pred = model(X)
        loss = loss_fn(pred, y)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
        if batch % 100 == 0:
            print(f"损失值: {loss:>7f}")


def main():
    model = NeuralNetWork().to(device)
    loss_fn = nn.MultiLabelSoftMarginLoss()
    optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3)
    train_dataloader = get_loader(f"./train_{CODE_TYPE}")
    epoch = 30
    for t in range(epoch):
        print(f"训练周期 {t + 1}\n-------------------------------")
        train(train_dataloader, model, loss_fn, optimizer)
        print("\n")
    torch.save(model.state_dict(), f"./model_{CODE_TYPE}.pth")
    print("训练完成，模型已保存")


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四、识别验证码

最后一步就是验证模型的准确度了，代码编写如下

# main.py
import os
import torch
from PIL import Image
from train import NeuralNetWork
from loader import one_hot_decode
from torchvision import transforms
from setting import CODE_TYPE

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "mps" if torch.backends.mps.is_available() else "cpu"


def predict(model, file_path):
    trans = transforms.Compose([
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Grayscale()
    ])
    with torch.no_grad():
        X = trans(Image.open(file_path)).reshape(1, 1, 60, 160)
        pred = model(X)
        text = one_hot_decode(pred)
        return text


def main():
    model = NeuralNetWork().to(device)
    model.load_state_dict(torch.load(f"./model_{CODE_TYPE}.pth", map_location=torch.device("cpu")))
    model.eval()

    correct = 0
    test_dir = f"./test_{CODE_TYPE}"
    total = len(os.listdir(test_dir))
    for filename in os.listdir(test_dir):
        file_path = f"{test_dir}/{filename}"
        real_captcha = file_path.split("-")[-1].replace(".png", "")
        pred_captcha = predict(model, file_path)
        if pred_captcha == real_captcha:
            correct += 1
            print(f"{file_path}的预测结果为{pred_captcha}，预测正确")
        else:
            print(f"{file_path}的预测结果为{pred_captcha}，预测错误")
    accuracy = f"{correct / total * 100:.2f}%"
    print(accuracy)


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    main()
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经测试，4位图片验证码准确度为92.80%左右

./test_1004/1-828Q.png的预测结果为828Q，预测正确
./test_1004/10-UGAH.png的预测结果为UGAH，预测正确
./test_1004/100-MH30.png的预测结果为MH30，预测正确
./test_1004/1000-8XVI.png的预测结果为8XVI，预测正确
./test_1004/101-0LLO.png的预测结果为0LLO，预测正确
./test_1004/102-AA9Y.png的预测结果为AA9Y，预测正确
./test_1004/103-T2NU.png的预测结果为T2NU，预测正确
./test_1004/104-7PA6.png的预测结果为7PA6，预测正确
./test_1004/105-AUIM.png的预测结果为AUIM，预测正确
./test_1004/106-O6D0.png的预测结果为O6D0，预测正确
./test_1004/107-CY8H.png的预测结果为CY8H，预测正确
./test_1004/108-97V7.png的预测结果为97V7，预测正确
./test_1004/109-LKH3.png的预测结果为CKH3，预测错误
./test_1004/11-7CIL.png的预测结果为7CIL，预测正确
./test_1004/110-7P5X.png的预测结果为7P5X，预测正确
./test_1004/111-H2ZO.png的预测结果为H2ZO，预测正确
./test_1004/112-E1PF.png的预测结果为E1PF，预测正确
./test_1004/113-3MEH.png的预测结果为3MEH，预测正确
./test_1004/114-SABK.png的预测结果为SABK，预测正确
./test_1004/115-XHJR.png的预测结果为XHJR，预测正确
./test_1004/116-0ADD.png的预测结果为OADD，预测错误
./test_1004/117-5GKI.png的预测结果为5GKI，预测正确
./test_1004/118-FWHK.png的预测结果为FWHK，预测正确
./test_1004/119-B426.png的预测结果为B426，预测正确
./test_1004/12-1515.png的预测结果为1515，预测正确
./test_1004/120-Q3CM.png的预测结果为Q3QM，预测错误
./test_1004/121-JIJ6.png的预测结果为JIJ6，预测正确
./test_1004/122-TIQS.png的预测结果为TIQS，预测正确
./test_1004/123-1C71.png的预测结果为1C71，预测正确
./test_1004/124-7905.png的预测结果为7905，预测正确
./test_1004/125-0NRY.png的预测结果为ONRY，预测错误
./test_1004/126-AOCO.png的预测结果为AOCO，预测正确
./test_1004/127-RA8V.png的预测结果为RA8V，预测正确
./test_1004/128-TLY2.png的预测结果为ILY2，预测错误
./test_1004/129-C0QY.png的预测结果为C0QY，预测正确
./test_1004/13-POOE.png的预测结果为POOE，预测正确
./test_1004/130-KALW.png的预测结果为KALW，预测正确
./test_1004/131-QGFA.png的预测结果为QGFA，预测正确
./test_1004/132-Y4ZZ.png的预测结果为Y4ZZ，预测正确
./test_1004/133-2Q1F.png的预测结果为2Q1F，预测正确
./test_1004/134-67QD.png的预测结果为67QD，预测正确
./test_1004/135-LJE0.png的预测结果为LJE0，预测正确
./test_1004/136-OFYJ.png的预测结果为OFYJ，预测正确
./test_1004/137-0NWW.png的预测结果为0NWW，预测正确
./test_1004/138-WMDO.png的预测结果为WMDO，预测正确
./test_1004/139-SQ0R.png的预测结果为SQ0R，预测正确
./test_1004/14-J1ZO.png的预测结果为J1ZO，预测正确
./test_1004/140-S83P.png的预测结果为S83P，预测正确
./test_1004/141-D7WY.png的预测结果为D7WY，预测正确
./test_1004/142-6MKZ.png的预测结果为6MKZ，预测正确
./test_1004/143-MLCM.png的预测结果为MLCM，预测正确
./test_1004/144-CTF2.png的预测结果为CTF2，预测正确
./test_1004/145-BSF2.png的预测结果为BSF2，预测正确
./test_1004/146-GNHQ.png的预测结果为GNHQ，预测正确
./test_1004/147-SWRX.png的预测结果为SWRX，预测正确
./test_1004/148-E3U1.png的预测结果为E3U1，预测正确
./test_1004/149-W1UW.png的预测结果为W1UW，预测正确
./test_1004/15-20RK.png的预测结果为20RK，预测正确
./test_1004/150-I9ZW.png的预测结果为I9ZW，预测正确
./test_1004/151-SJ18.png的预测结果为SJ18，预测正确
./test_1004/152-5KCP.png的预测结果为5KCP，预测正确
./test_1004/153-SXU6.png的预测结果为SXU6，预测正确
./test_1004/154-TLC8.png的预测结果为TCC8，预测错误
./test_1004/155-YW9K.png的预测结果为YW9K，预测正确
./test_1004/156-793X.png的预测结果为793X，预测正确
./test_1004/157-IE5H.png的预测结果为IE5H，预测正确
./test_1004/158-VI0V.png的预测结果为VIIV，预测错误
./test_1004/159-92EL.png的预测结果为92EL，预测正确
./test_1004/16-ZATG.png的预测结果为ZATG，预测正确
./test_1004/160-JG9E.png的预测结果为JG9E，预测正确
./test_1004/161-9XPA.png的预测结果为9XPA，预测正确
./test_1004/162-ZLCC.png的预测结果为ZLCC，预测正确
./test_1004/163-5728.png的预测结果为5728，预测正确
./test_1004/164-G59Y.png的预测结果为G59Y，预测正确
./test_1004/165-ATU0.png的预测结果为ATU0，预测正确
./test_1004/166-0GG0.png的预测结果为0GG0，预测正确
./test_1004/167-H3FG.png的预测结果为H3FG，预测正确
./test_1004/168-76D0.png的预测结果为76D0，预测正确
./test_1004/169-PFME.png的预测结果为PFME，预测正确
./test_1004/17-61PE.png的预测结果为61PE，预测正确
./test_1004/170-IJG3.png的预测结果为IJG3，预测正确
./test_1004/171-9KNZ.png的预测结果为9KNZ，预测正确
./test_1004/172-YT4T.png的预测结果为YT4T，预测正确
./test_1004/173-ORC6.png的预测结果为ORC6，预测正确
./test_1004/174-UUWN.png的预测结果为UUWN，预测正确
./test_1004/175-4BVU.png的预测结果为4BVU，预测正确
./test_1004/176-WT3K.png的预测结果为WT3K，预测正确
./test_1004/177-4TTW.png的预测结果为4TTW，预测正确
./test_1004/178-M80H.png的预测结果为M80H，预测正确
./test_1004/179-PYB1.png的预测结果为PYB1，预测正确
./test_1004/18-KOJC.png的预测结果为KOJC，预测正确
./test_1004/180-QMRH.png的预测结果为QMRH，预测正确
./test_1004/181-E9JT.png的预测结果为E9JT，预测正确
./test_1004/182-WUA5.png的预测结果为WUA5，预测正确
./test_1004/183-BQ10.png的预测结果为B11D，预测错误
./test_1004/184-8HEC.png的预测结果为8HEC，预测正确
./test_1004/185-RPLO.png的预测结果为RPLO，预测正确
./test_1004/186-SCQS.png的预测结果为SCQS，预测正确
./test_1004/187-UX92.png的预测结果为UX92，预测正确
./test_1004/188-75YY.png的预测结果为75YY，预测正确
./test_1004/189-O4JF.png的预测结果为O44F，预测错误
./test_1004/19-1BWH.png的预测结果为1BWH，预测正确
./test_1004/190-RTSY.png的预测结果为RTSY，预测正确
./test_1004/191-1KWW.png的预测结果为1KWW，预测正确
./test_1004/192-MXFG.png的预测结果为MXFG，预测正确
./test_1004/193-W3GX.png的预测结果为W3GX，预测正确
./test_1004/194-7S73.png的预测结果为7S73，预测正确
./test_1004/195-QDOA.png的预测结果为QDOA，预测正确
./test_1004/196-ZGEO.png的预测结果为ZGEO，预测正确
./test_1004/197-Y4NZ.png的预测结果为Y4NZ，预测正确
./test_1004/198-5W3O.png的预测结果为5W3O，预测正确
./test_1004/199-VZI0.png的预测结果为VZI0，预测正确
./test_1004/2-HOGA.png的预测结果为HOGA，预测正确
./test_1004/20-MVYC.png的预测结果为MMYC，预测错误
./test_1004/200-XFQO.png的预测结果为XFQO，预测正确
./test_1004/201-9HI4.png的预测结果为9HI4，预测正确
./test_1004/202-FFQU.png的预测结果为FFQU，预测正确
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五、总结

这里我们只是对图像进行了灰度处理，并没有进一步的优化图像。如果要进一步提高识别精度，还可以增加训练数据集和训练周期，或者优化下神经网络各层结构。

本文只是实战操作，如果有同样需求的朋友可以更快上手，PyTorch里面还很多值得学习的东西，感兴趣的可以自己去研究模型的推理，以及源码。如果想要代码文件请在评论区留言。