用PyTorch训练模型识别captcha库生成的验证码

目录

制作训练数据集

用Dataloader加载自定义的Dataset

训练模型

识别验证码

总结与提高

源码下载

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在本节，我们将使用深度学习框架PyTorch来训练模型去识别一种难度稍大一点的数字+字母混合验证码（我们可以使用第三方库captcha生成这种验证码），示例如下。

制作训练数据集

生成验证码的程序编写如下。

# generate.py
from captcha.image import ImageCaptcha
import concurrent.futures
from pathlib import Path
import shutil
import random


CHAR_NUMBER = 4                                 # 字符数量
IMG_WIDTH = 160                                 # 图片宽度
IMG_HEIGHT = 60                                 # 图片高度
SEED = "0123456789ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ"   # 字符池


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=10) as executor:
        executor.submit(generate_captcha, 30000, f"./train_captcha", 0)
        executor.submit(generate_captcha, 1000, f"./test_captcha", 1)


if __name__ == '__main__':
    main()

我们生成了30000张验证码图片用作训练集保存在train_captcha文件夹下，1000张图片用作测试集保存在test_captcha文件夹下。

用Dataloader加载自定义的Dataset

接下来我们需要自定义一个Dataset类，将train_captcha文件夹中的图片加载进来并作一定的处理。

# loader.py
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()
        ])

    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)

从代码中可以看出，每张图片都会通过transforms.Grayscale()这行代码被灰度化。

返回的标签是从图片路径中获取到的，不过我们不能直接返回验证码字符串，而是要进行独热编码操作，这样才能提供给PyTorch进行学习。独热编码和解码函数编写如下。

# loader.py
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]


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

我们首先用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。

独热解码函数就是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。知道索引后我们就可以从SEED中找到对应的字符了。

Dataset做好后，就可以使用Dataloader加载进来了。

# loader.py
BATCH_SIZE = 60

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

给get_loader提供训练集目录路径，就会返回一个Dataloader对象。

loader.py完整代码编写如下。

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


BATCH_SIZE = 60


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()
        ])

    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)


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]


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("./train_captcha")
    test_dataloader = get_loader("./test_captcha")
    for X, y in train_dataloader:
        print(X.shape)
        print(y.shape)
        break

训练模型

Dataloader有了的话就可以训练模型了。首先编写一个CNN神经网络模型，代码编写如下。

# train.py
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

训练代码编写如下。

# train.py
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("./train_captcha")
    
    epoch = 25
    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(), "model.pth")
    print("训练完成，模型已保存")

损失函数使用的是MultiLabelSoftMarginLoss，优化器用的是Adam，训练周期设为25。训练时的损失值打印如下。

训练周期 1
-------------------------------
损失值: 0.692886
损失值: 0.128895
损失值: 0.128800
损失值: 0.128097
损失值: 0.128528


训练周期 2
-------------------------------
损失值: 0.128577
损失值: 0.128327
损失值: 0.127925
损失值: 0.127692
损失值: 0.127465


训练周期 3
-------------------------------
损失值: 0.127885
损失值: 0.128408
损失值: 0.127816
损失值: 0.127488
损失值: 0.127287


训练周期 4
-------------------------------
损失值: 0.123967
损失值: 0.112222
损失值: 0.092697
损失值: 0.078899
损失值: 0.068929


训练周期 5
-------------------------------
损失值: 0.057776
损失值: 0.053715
损失值: 0.051970
损失值: 0.043962
损失值: 0.037063


训练周期 6
-------------------------------
损失值: 0.029905
损失值: 0.030127
损失值: 0.027231
损失值: 0.032264
损失值: 0.024341


训练周期 7
-------------------------------
损失值: 0.021398
损失值: 0.018153
损失值: 0.022559
损失值: 0.022942
损失值: 0.022915


训练周期 8
-------------------------------
损失值: 0.016882
损失值: 0.015785
损失值: 0.012475
损失值: 0.014426
损失值: 0.017805


训练周期 9
-------------------------------
损失值: 0.013821
损失值: 0.011472
损失值: 0.012917
损失值: 0.015547
损失值: 0.014739


训练周期 10
-------------------------------
损失值: 0.010106
损失值: 0.011225
损失值: 0.009154
损失值: 0.008147
损失值: 0.011143


训练周期 11
-------------------------------
损失值: 0.007271
损失值: 0.007037
损失值: 0.007533
损失值: 0.008627
损失值: 0.007397


训练周期 12
-------------------------------
损失值: 0.005330
损失值: 0.007252
损失值: 0.009246
损失值: 0.006754
损失值: 0.008297


训练周期 13
-------------------------------
损失值: 0.004041
损失值: 0.005883
损失值: 0.006189
损失值: 0.006246
损失值: 0.005023


训练周期 14
-------------------------------
损失值: 0.006563
损失值: 0.006127
损失值: 0.007289
损失值: 0.007039
损失值: 0.007581


训练周期 15
-------------------------------
损失值: 0.006700
损失值: 0.005955
损失值: 0.005441
损失值: 0.006462
损失值: 0.007206


训练周期 16
-------------------------------
损失值: 0.004886
损失值: 0.003242
损失值: 0.003010
损失值: 0.006035
损失值: 0.005514


训练周期 17
-------------------------------
损失值: 0.005531
损失值: 0.005279
损失值: 0.004446
损失值: 0.004735
损失值: 0.004031


训练周期 18
-------------------------------
损失值: 0.005880
损失值: 0.004755
损失值: 0.004029
损失值: 0.003925
损失值: 0.005927


训练周期 19
-------------------------------
损失值: 0.004124
损失值: 0.003929
损失值: 0.002836
损失值: 0.005204
损失值: 0.003648


训练周期 20
-------------------------------
损失值: 0.002096
损失值: 0.003892
损失值: 0.003448
损失值: 0.004799
损失值: 0.002587


训练周期 21
-------------------------------
损失值: 0.003060
损失值: 0.002637
损失值: 0.003105
损失值: 0.003394
损失值: 0.002905


训练周期 22
-------------------------------
损失值: 0.002720
损失值: 0.001916
损失值: 0.002831
损失值: 0.003600
损失值: 0.003624


训练周期 23
-------------------------------
损失值: 0.002969
损失值: 0.003402
损失值: 0.003436
损失值: 0.003718
损失值: 0.002899


训练周期 24
-------------------------------
损失值: 0.002549
损失值: 0.002374
损失值: 0.002061
损失值: 0.003630
损失值: 0.001951


训练周期 25
-------------------------------
损失值: 0.004350
损失值: 0.003110
损失值: 0.002201
损失值: 0.003884
损失值: 0.002837


训练完成，模型已保存

train.py的完整代码如下所示。

# train.py
import torch
from torch import nn
from loader import get_loader
from generate import 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("./train_captcha")
    
    epoch = 25
    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(), "model3.pth")
    print("训练完成，模型已保存")


if __name__ == "__main__":
    main()

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。

import os
import torch
from PIL import Image
from train import NeuralNetWork
from loader import one_hot_decode
from torchvision import transforms


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("./model.pth", map_location=torch.device("cpu")))
    model.eval()

    correct = 0
    test_dir = "./test_captcha"
    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)

main()

我们循环获取test_captcha文件夹中的各个图片，然后将模型和图片路径传入predict()函数进行预测。预测值跟真实值一样的话，correct变量就加上1。最后跟图片总图相除就可以得到准确度了。经测试，准确度为86.5%左右。

./test_captcha/818-GMR5.png的预测结果为GMR5，预测正确
./test_captcha/208-5BBS.png的预测结果为5BBS，预测正确
./test_captcha/16-BY5S.png的预测结果为BY5S，预测正确
./test_captcha/612-RHRW.png的预测结果为RHRW，预测正确
./test_captcha/119-ILPD.png的预测结果为ILPD，预测正确
./test_captcha/950-6N99.png的预测结果为6N99，预测正确
./test_captcha/830-0J4F.png的预测结果为OJ4F，预测错误
./test_captcha/64-6IO5.png的预测结果为6IO5，预测正确
./test_captcha/230-OS58.png的预测结果为OS58，预测正确
./test_captcha/441-0JA0.png的预测结果为0JA0，预测正确
./test_captcha/609-SYD8.png的预测结果为SYD8，预测正确
./test_captcha/445-AWG3.png的预测结果为AWG3，预测正确
./test_captcha/9-U01H.png的预测结果为U01H，预测正确
./test_captcha/754-AJXL.png的预测结果为AJJL，预测错误
./test_captcha/248-1PD3.png的预测结果为1PD3，预测正确
./test_captcha/702-BLZE.png的预测结果为BLZE，预测正确
./test_captcha/289-M8BX.png的预测结果为M8BX，预测正确
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./test_captcha/617-V2IM.png的预测结果为V2IM，预测正确
./test_captcha/466-ELV7.png的预测结果为ELV7，预测正确
./test_captcha/179-L8WM.png的预测结果为L8WM，预测正确
./test_captcha/156-OVZ8.png的预测结果为0VZ8，预测错误
./test_captcha/517-DLQ3.png的预测结果为DLQ3，预测正确
./test_captcha/91-TNS5.png的预测结果为TNS5，预测正确
./test_captcha/44-TKW0.png的预测结果为TKW0，预测正确
./test_captcha/186-UNQL.png的预测结果为UNQL，预测正确
./test_captcha/992-3QBE.png的预测结果为3QBE，预测正确
./test_captcha/661-PDRN.png的预测结果为PDRN，预测正确
./test_captcha/322-DCBU.png的预测结果为DCBU，预测正确
./test_captcha/6-AH55.png的预测结果为AH55，预测正确
./test_captcha/856-2Y1I.png的预测结果为2Y1I，预测正确
./test_captcha/380-SU62.png的预测结果为SU62，预测正确
./test_captcha/370-2QRW.png的预测结果为2QRW，预测正确
./test_captcha/147-UJVL.png的预测结果为UJVL，预测正确
./test_captcha/311-YFWZ.png的预测结果为YFWZ，预测正确
./test_captcha/22-SIDN.png的预测结果为SIDN，预测正确
./test_captcha/882-M0SE.png的预测结果为M0SE，预测正确
./test_captcha/412-BCYQ.png的预测结果为BCYQ，预测正确
./test_captcha/417-9KVS.png的预测结果为9KVS，预测正确
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./test_captcha/919-9R6F.png的预测结果为9R6F，预测正确
./test_captcha/760-NB2N.png的预测结果为NB2N，预测正确
./test_captcha/812-YSH1.png的预测结果为YSH1，预测正确
./test_captcha/384-K43P.png的预测结果为K43P，预测正确
./test_captcha/61-YL0G.png的预测结果为YL0G，预测正确
./test_captcha/358-3OS9.png的预测结果为3OS9，预测正确
./test_captcha/885-XB58.png的预测结果为XB58，预测正确
./test_captcha/570-G7RU.png的预测结果为G7RU，预测正确
./test_captcha/100-81UP.png的预测结果为81UP，预测正确
./test_captcha/734-JSWU.png的预测结果为JSWU，预测正确
./test_captcha/213-JO0A.png的预测结果为JO0A，预测正确
./test_captcha/509-4J99.png的预测结果为4J99，预测正确
./test_captcha/560-4O7K.png的预测结果为4O7K，预测正确
86.50%

总结与提高

在本节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，也没有切割图像。然而，深度学习框架PyTorch训练出来的模型的准确度还是不错的。如果要进一步提高识别精度，可以增加训练数据集，或者优化下神经网络各层结构。

源码下载

文件包含了训练出来的模型，所以有点大。

链接:https://pan.baidu.com/s/1uUaA__0YkDGPL6DMzNJ8DA  

密码:cdul