PyTorch 验证码识别项目教程

PyTorch 验证码识别项目教程

pytorch-captcha-recognition基于CNN训练的一套 "端到端" 的验证码识别模型，使用深度学习+训练数据+大量计算力，纯数字识别率高达 99.99%，数字+字母识别率 96%项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pytorch-captcha-recognition

1. 项目的目录结构及介绍

pytorch-captcha-recognition/
├── dataset/
│   └── train/
├── docs/
├── gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── captcha_cnn_model.py
├── captcha_gen.py
├── captcha_predict.py
├── captcha_setting.py
├── captcha_test.py
├── captcha_train.py
├── my_dataset.py
└── one_hot_encoding.py

• dataset/: 存储训练、测试和预测用的验证码图片。
• docs/: 项目文档。
• gitignore: Git 忽略文件配置。
• LICENSE: 项目许可证。
• README.md: 项目说明文档。
• captcha_cnn_model.py: 定义卷积神经网络模型。
• captcha_gen.py: 生成验证码图片。
• captcha_predict.py: 使用训练好的模型进行预测。
• captcha_setting.py: 项目配置文件。
• captcha_test.py: 测试模型的准确率。
• captcha_train.py: 训练模型。
• my_dataset.py: 自定义数据集处理。
• one_hot_encoding.py: 对标签进行 one-hot 编码。

2. 项目的启动文件介绍

captcha_gen.py

该文件用于生成验证码图片，并自动标记。可以通过以下命令运行：

python captcha_gen.py

生成的验证码图片将存储在 dataset/train/ 目录下。

captcha_train.py

该文件用于训练卷积神经网络模型。可以通过以下命令运行：

python captcha_train.py

训练完成后，会生成模型文件 model.pkl。

captcha_test.py

该文件用于测试模型的准确率。可以通过以下命令运行：

python captcha_test.py

测试结果将在控制台显示。

captcha_predict.py

该文件用于使用训练好的模型进行预测。可以通过以下命令运行：

python captcha_predict.py

预测结果将在控制台显示。

3. 项目的配置文件介绍

captcha_setting.py

该文件包含项目的配置信息，如验证码的生成参数、训练参数等。以下是部分配置示例：

# 验证码生成参数
CAPTCHA_LENGTH = 4  # 验证码长度
CAPTCHA_CHARSET = '0123456789'  # 验证码字符集

# 训练参数
BATCH_SIZE = 64
EPOCHS = 15
LEARNING_RATE = 0.001

通过修改这些参数，可以调整验证码的生成和模型的训练过程。

pytorch-captcha-recognition基于CNN训练的一套 "端到端" 的验证码识别模型，使用深度学习+训练数据+大量计算力，纯数字识别率高达 99.99%，数字+字母识别率 96%项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pytorch-captcha-recognition