captcha-12306基于深度学习的 12306 验证码识别程序
基于深度学习的12306验证码识别程序。
1.1 准备工作
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下载caffe并编译, 具体可参考官方文档, 此处不再赘述.
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修改
src/config.py
中的caffe根目录和项目根目录. -
pip安装easydict, skimage等.
1.2 数据
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通过运行
src/tools/download_image.py
, 会将12306验证码下载至data/download/all
目录. -
下载完成后, 通过运行
src/tools/cut_image.py
, 会将其裁剪为图片和文字两部分, 分别放在data/download/image
目录和data/download/words
目录. -
修改
src/image/scripts/words.py
文件main方法中cut方法的参数(其参数为data/download/words
中子目录的words_*
中的数字), 它的目的是处理data/download/words
中的所有子文件, 对多个词语进行分割并调整大小为固定值. -
然后手工对其进行分类, 分别放至
data/image
和data/words
目录. 可以将其分为两部分,分别放在对应的train和test目录.比如,一个示例目录如下:-image --test ---蜡烛 ----1-1.jpg ---沙漠 ----2-1.jpg --train ---蜡烛 ----1-2.jpg ---沙漠 ----2-2.jpg
图片部分
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运行
src/image/scripts/create_data.py
, 将会生成图片部分对应的train.txt和test.txt, 里面包含着训练和测试文件及其类别列表. -
运行
src/image/scripts/create_lmdb.sh
, 将会生成图片部分对应的lmdb文件.
文字部分
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运行
src/words/scripts/create_data.py
, 将会生成文字部分对应的train.txt和test.txt, 里面包含着训练和测试文件及其类别列表. -
运行
src/words/scripts/create_lmdb.sh
, 将会生成文字部分对应的lmdb文件.
1.3 参数
可以根据实际情况对src/image/model/image_solver.prototxt
和src/words/model/words_solver.prototxt
文件进行修改.具体修改方法可参考其他模型.
1.4 开始训练
src/image/scripts/image_train.sh
和src/image/scripts/image_finetune_train.sh
脚本分别用来进行从头训练/微调训练, 训练方法可参考caffe模型训练方法.
同理:
src/words/scripts/words_train.sh
和src/words/scripts/words_finetune_train.sh
脚本分别用来进行从头训练/微调训练, 训练方法可参考caffe模型训练方法.
测试
src/web
提供了一个web测试界面, 运行index.py即可. 运行前, 可以更改对应的模型文件名称. 一个简单示例如下: