一次基于Tensorflow+CNN的验证码识别之旅

对于本次基于卷积神经网络识别验证码有着非常大的兴趣，所以尝试性地去做了测试，过程当中踩了不少坑，也参考了许多前辈的博客和教程，最终识别率可达到98.25%

一、下图是训练的过程：

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二、实验的情况简介：

实验环境：Python3.6、Centos 7.3、Tensorflow 1.9

训练的过程是放到远程服务器上跑的，1H1G的配置，没有GPU，所以训练总耗时5小时

在本地机器Win10+MX150+Python3.6+Tensorflow1.9环境下，CUDA总是找不到xxx90.dll，按照网上的大佬博客记录来还是无法解决，遂放弃而转移到服务器上慢慢跑

验证码的来源是 Python中一个用于生成验证码的captcha库，其生成的验证码UCkV如下：

本次实验中为了验证训练效果，从速度上考虑，只做了数字验证码的识别

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三、实验过程：

需要验证码，首先我想到自己用PHP简单写了一个验证码的生成程序，也是为了验证模型的准确率，发现如果读文件的形式效率不是很高，故直接采用在python下的captcha库来生成有一定复杂度的验证码。

如下是生成验证码的程序，可生成数字+字母大小写的任意长度验证码

# coding:utf-8
# name:captcha_gen.py

import random
import numpy as np
from PIL import Image
from captcha.image import ImageCaptcha


NUMBER = ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']
LOW_CASE = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j', 'k', 'l', 'm', 'n', 'o', 'p', 'q', 'r', 's', 't', 'u',
            'v', 'w', 'x', 'y', 'z']
UP_CASE = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J', 'K', 'L', 'M', 'N', 'O', 'P', 'Q', 'R', 'S', 'T', 'U',
           'V', 'W', 'X', 'Y', 'Z']

CAPTCHA_LIST = NUMBER
CAPTCHA_LEN = 4			# 验证码长度
CAPTCHA_HEIGHT = 60		# 验证码高度
CAPTCHA_WIDTH = 160		# 验证码宽度


def random_captcha_text(char_set=CAPTCHA_LIST, captcha_size=CAPTCHA_LEN):
    """
    随机生成定长字符串
    :param char_set: 备选字符串列表
    :param captcha_size: 字符串长度
    :return: 字符串
    """
    captcha_text = [random.choice(char_set) for _ in range(captcha_size)]
    return ''.join(captcha_text)


def gen_captcha_text_and_image(width=CAPTCHA_WIDTH, height=CAPTCHA_HEIGHT, save=None):
    """
    生成随机验证码
    :param width: 验证码图片宽度
    :param height: 验证码图片高度
    :param save: 是否保存（None）
    :return: 验证码字符串，验证码图像np数组
    """
    image = ImageCaptcha(width=width, height=height)
    # 验证码文本
    captcha_text = random_captcha_text()
    captcha = image.generate(captcha_text)
    # 保存
    if save:
        image.write(captcha_text, './img/' + captcha_text + '.jpg')
    captcha_image = Image.open(captcha)
    # 转化为np数组
    captcha_image = np.array(captcha_image)
    return captcha_text, captcha_image


if __name__ == '__main__':
    t, im = gen_captcha_text_and_image(save=True)
    print(t, im.shape)      # (60, 160, 3)

然后编写一个工具库，用于调用验证码生成程序来生成训练集

# -*- coding:utf-8 -*-
# name: util.py

import numpy as np
from captcha_gen import gen_captcha_text_and_image
from captcha_gen import CAPTCHA_LIST, CAPTCHA_LEN, CAPTCHA_HEIGHT, CAPTCHA_WIDTH


def convert2gray(img):
    """
    图片转为黑白，3维转1维
    :param img: np
    :return:  灰度图的np
    """
    if len(img.shape) > 2:
        img = np.mean(img, -1)
    return img


def text2vec(text, captcha_len=CAPTCHA_LEN, captcha_list=CAPTCHA_LIST):
    """
    验证码文本转为向量
    :param text:
    :param captcha_len:
    :param captcha_list:
    :return: vector 文本对应的向量形式
    """
    text_len = len(text)    # 欲生成验证码的字符长度
    if text_len > captc