本文介绍如何使用MATLAB中的卷积神经网络（CNN）进行验证码识别。内容涵盖数据集准备、环境配置、CNN模型构建、训练过程以及预测代码示例，展示了一种有效识别验证码的方法。
基于卷积神经网络的验证码识别（MATLAB代码）
验证码（CAPTCHA）是一种常见的图像验证机制，用于区分人类用户和自动化程序。在本文中，我们将使用卷积神经网络（CNN）来实现验证码识别，并提供相应的MATLAB代码。
首先，我们需要准备数据集。这里，我们将使用包含不同字符和数字的验证码图像。可以从各种来源获取这些验证码图像，并手动标记它们的标签。确保在数据集中包含足够的样本以表示各种可能的验证码。
接下来，我们将导入MATLAB并准备工作环境。确保已安装Deep Learning Toolbox和Image Processing Toolbox。
% 导入数据集
data = imageDatastore('路径/到/验证码数据集', 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource'
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