CaptchaCracker是一个开源的Pytho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。
IputOutput023062Examples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#Traiigimagedatapathtrai_img_path_list=glob.glob("../data/trai_umbers_oly/*.pg")#Traiigimagedatasizeimg_width=200img_height=50#CreatigaistacethatcreatesamodelCM=cc.CreateModel(trai_img_path_list,img_width,img_height)#Performigmodeltraiigmodel=CM.trai_model(epochs=100)#Savigtheweightslearedbythemodeltoafilemodel.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#Targetimagelabellegthmax_legth=6#Targetimagelabelcompoetcharacters={'0','1','2','3','4','5','6','7','8','9'}#Modelweightfilepathweights_path="../model/weights.h5"#CreatigamodelapplicatioistaceAM=cc.ApplyModel(weights_path,img_width,img_height,max_legth,characters)#Targetimagepathtarget_img_path="../data/target.pg"#Predictedvaluepred=AM.predict(target_img_path)prit(pred)
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