在我很早的一篇文章中有写过图标型验证码识别的实践项目，这里主要是基于以往的实践经历做出的技术升级，包括：模型轻量化、界面开发、Grad-CAM热力图集成等。

话不多说，首先看效果：

完整项目如下：

 各文件详情说明如下表所示：

文件名称	文件说明
data/	样例数据目录
gradCAM.py	Grad-CAM热力图模块
guiAPP.py	界面模块
image.h5	图像识别模块
inference.py	集成推理模块
labels.txt	标签文件
text.h5	文本识别模块
启动识别.bat	双击即可启动的bat脚本
演示.mp4	系统演示视频

样例数据如下：

 启动界面如下：

 点击上传本地想要测试的图像，如下：

 点击模型推理识别，集成加载本地离线模型，启动集成推理识别，如下：

 点击热力图可视化，即可调用Grad-CAM模块实现热力图的集成可视化，如下：

 热力图主要是辅助模型的可解释性，帮助定位分析模型关注的区域，以此来分析模型正确/错误识别的原因。