如何用Python实现自动识别验证码？ - 从零开始打造验证码识别神器
当爬虫需要识别验证码时，我们可以使用验证码识别程序，但付费的验证码识别服务可能会成为一个负担。因此，我们可以使用机器学习中的卷积神经网络(CNN)来自己训练一个验证码识别模型。在本文中，我将介绍如何使用PyTorch搭建CNN模型，并用其进行验证码识别。
首先，我们需要创建一个字符串列表，包含所有可能出现在验证码中的字符。在这个例子中，我们使用了数字和小写字母，共36个字符。同时，我们还定义了验证码的长度为4。
import random
import time
import torch
# 字符集合
captcha_array = list("1234567890qwertyuiopasdfghjklzxcvbnm")
# 验证码长度
captcha_size = 4
接下来，我们需要实现字符串与one-hot编码之间的转换。我们定义了两个函数：text2Vec和Vec2text。text2Vec将输入字符串转换为one-hot编码，Vec2text将one-hot编码转换为字符串。
def text2Vec(text):
"""
input: text
return: one-hot
"""
one_hot = torch.zeros(4,len(captcha_array))
for i in range(len(text)):
one_hot[i,captcha_array.index(text[i])] = 1
return one_hot
def Vec2text(vec):
"""
input: one-hot
return: text
"""
vec = torch.argmax(vec,1)
text = ""
for i in vec:
text += captcha_array[i]
return text
接下来，我们需要定义CNN模型。我们的模型包含5个卷积层和2个全连接层。我们使用ReLU作为激活函数，并在最后一个全连接层中使用Dropout来避免过拟合。
from torch import nn
class Model(nn.Module):
def __init__(self):
super(Model , 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(0.2),
nn.ReLU(),
nn.Linear(in_features=4096,out_features=36*4)
)
def forward(self,x):
x = self.layer1(x)
x = self
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
这是一个 CNN 模型的前向传播函数，通过依次对输入 x 进行不同的卷积、激活函数和池化操作，最后经过一个全连接层输出预测结果。具体来说：
self.layer1 是一个包含一个 2D 卷积层、ReLU 激活函数和 2D 最大池化层的模块序列，用于提取图片的特征。
self.layer2 和 self.layer3 分别是类似的模块序列，用于进一步提取特征。
self.layer4 是最后一层卷积层和激活函数，用于提取最高层次的特征。
self.layer5 是一个包含一个 Flatten 层、一个全连接层、Dropout 层、ReLU 激活函数和另一个全连接层的模块序列，用于将特征映射到输出标签。
这里的 x 是一个包含输入图片的 PyTorch 张量，通过调用模块序列中的不同层次对其进行处理，最终返回一个张量，其形状是 (batch_size, 4 * 36)，表示每个样本对应一个长度为 4 的验证码文本，每个字符有 36 种可能的取值。
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：2633739505或直接访问http://www.ttocr.com测试对接（免费得哈）