一、介绍
验证码识别系统，使用Python作为主要开发语言，基于深度学习TensorFlow框架，搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django框架，开发网页端操作平台，基于Pyqt5搭建桌面端操作界面，实现用户上传一张图片识别其名称。
二、效果展示
三、演示视频
视频+完整代码：https://www.yuque.com/ziwu/yygu3z/awhoxie8moiwvqi8
四、CNN卷积神经网络
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的典型结构由多个层次组成，包括卷积层、池化层和全连接层。下面是一个常见的CNN网络结构示例：
- 输入层（Input Layer）：接受输入数据，通常是图像数据。图像数据由像素组成，可以是二维图像（灰度图像）或三维图像（彩色图像）。
- 卷积层（Convolutional Layers）：卷积层是CNN的核心部分。每个卷积层由多个卷积核（滤波器）组成，每个卷积核负责提取输入数据的某种特征。卷积核在输入数据上进行卷积操作，产生一系列特征图（feature maps）。卷积层通过局部感受野和参数共享的方式，捕捉输入数据的局部特征并保持空间结构。
- 激活函数层（Activation Layers）：卷积层之后通常会添加激活函数，如ReLU（Rectified Linear Unit）函数。激活函数引入非线性特性，使得网络能够学习更复杂的特征和模式。
- 池化层（Pooling Layers）：池化层用于对特征图进行下采样，减少特征图的空间尺寸，同时保留重要的特征信息。常见的池化操作有最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）。
- 全连接层（Fully Connected Layers）：全连接层将池化层输出的特征图展平为一维向量，并与输出层连接。全连接层的神经元与上一层的所有神经元相连接，负责学习高级特征和进行分类决策。
- 输出层（Output Layer）：输出层通常是一个包含预测结果的向量，每个元素表示一个类别的概率分布。根据具体问题的要求，输出层可能采用不同的激活函数，如softmax函数用于多类别分类问题。
以上是一个简单的CNN网络结构示例，实际的CNN网络可以根据问题的复杂性和数据集的特点进行设计和调整。常见的改进包括添加额外的卷积层、使用批归一化（Batch Normalization）层来加速训练、引入残差连接（Residual Connections）来解决梯度消失问题等。根据具体任务的要求，还可以使用其他的层次结构和技术来改进网络性能。
以下是一个简单的示例，演示了如何使用CNN卷积神经网络对验证码图像进行训练和预测。
import os
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
from PIL import Image
# 定义数据集路径和其他参数
dataset_path = '/path/to/dataset' # 数据集路径
image_width = 100 # 图像宽度
image_height = 100 # 图像高度
num_classes = 10 # 类别数量
batch_size = 32 # 批次大小
epochs = 10 # 训练轮数
# 加载数据集
def load_dataset():
images = []
labels = []
for filename in os.listdir(dataset_path):
if filename.endswith('.png'):
image_path = os.path.join(dataset_path, filename)
label = int(filename.split('_')[0]) # 文件名中的标签
image = Image.open(image_path).convert('L') # 打开并转换为灰度图像
image = image.resize((image_width, image_height)) # 调整图像大小
image = np.array(image) / 255.0 # 归一化像素值到 [0, 1]
images.append(image)
labels.append(label)
images = np.array(images)
labels = tf.keras.utils.to_categorical(labels, num_classes)
return images, labels
# 构建卷积神经网络模型
def build_model():
model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(image_width, image_height, 1)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(num_classes, activation='softmax'))
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
return model
# 加载数据集
images, labels = load_dataset()
# 将数据集分为训练集和验证集
split = int(0.8 * len(images))
train_images, val_images = images[:split], images[split:]
train_labels, val_labels = labels[:split], labels[split:]
# 构建模型
model = build_model()
# 训练模型
model.fit(train_images, train_labels, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_data=(val_images, val_labels))
# 保存模型
model.save('captcha_model.h5')
上述代码中，我们首先定义了数据集路径和一些超参数。然后，通过load_dataset函数加载数据集。该函数遍历数据集文件夹中的图像文件，将图像转换为灰度图像、调整大小并进行归一化处理。同时，将图像数据存储在images数组中，将标签转换为独热编码（one-hot encoding）形式，并存储在labels数组中。
接下来，使用build_model函数构建卷积神经网络模型。该模型由几个卷积层、池化层和全连接层组成，并使用ReLU作为激活函数。最后一层使用softmax激活函数输出预测的类别概率。
然后，我们将数据集分为训练集和验证集，并使用build_model构建的模型进行训练。在训练过程中，我们使用Adam优化器和交叉熵损失函数进行模型优化。
最后，我们使用model.save保存训练好的模型。
