CaptchaCracker是一个开源的Python库，它提供了创建和应用深度学习模型来识别Captcha图像的功能。你可以创建一个深度学习模型，如下图所示识别Captcha图像中的数字，并输出一串数字，或者你可以自己尝试这个模型。
InputOutput023062Examples训练和保存模型
在执行模型训练之前，应准备好训练数据图像文件，在文件名中注明验证码图像的实际值，如下图所示。
下载样本数据集importglobimportCaptchaCrackerascc#Trainingimagedatapathtrain_img_path_list=glob.glob("../data/train_numbers_only/*.png")#Trainingimagedatasizeimg_width=200img_height=50#CreatinganinstancethatcreatesamodelCM=cc.CreateModel(train_img_path_list,img_width,img_height)#Performingmodeltrainingmodel=CM.train_model(epochs=100)#Savingtheweightslearnedbythemodeltoafilemodel.save_weights("../model/weights.h5")加载一个已保存的模型来进行预测importCaptchaCrackerascc#Targetimagedatasizeimg_width=200img_height=50#Targetimagelabellengthmax_length=6#Targetimagelabelcomponentcharacters={'0','1','2','3','4','5','6','7','8','9'}#Modelweightfilepathweights_path="../model/weights.h5"#CreatingamodelapplicationinstanceAM=cc.ApplyModel(weights_path,img_width,img_height,max_length,characters)#Targetimagepathtarget_img_path="../data/target.png"#Predictedvaluepred=AM.predict(target_img_path)print(pred)
评论