汉字中文验证码点选识别匹配，达到商用级别

一、简介

1.1 需求分析

针对中文验证码进行识别，当出现以下验证码时，需要手动按照汉字的顺序，在上半部分的乱码中按照顺序点选出来。本项目通过深度学习的方法，自动识别，并按照白底汉字的顺序，返回上半部分图像中汉字的中心点坐标。

1.2 运行效果

如下图，会按照顺序返回汉字的中心点坐标

1.3 性能指标

a、在cpu上运行，i7的13代处理器上，平均每张耗时约0.069s。
b、在服务器上，那2核2g内存处理器，外部调用每张用时约0.2s。
c、准确率达到98%。

二、使用方法

项目目录结构如下：

运行方法三种，第一种是直接运行源码;第二种是打包完成之后，运行shell脚本（service.sh）运行项目;第三种是自己测试的时候的脚本，可以直接在代码里面修改路径即可。

2.1 源码运行

（1）安装所需要的依赖

pip install -r requirements.txt

（2）运行项目脚本：

python main.py

（3）发送请求调用脚本如下：

import requests
url = "你当前服务器的ip地址（比如：http://185.11.49.108:5000/）"
payload={"img":"你要检测的base64格式的图像"}
headders = {"content_type":"application/json"}
response = requests.request("POST",url,json=payload,headers=headers)
print(reponse.text)

返回的数据格式是json格式，里面包含每个汉字的坐标。

2.2 打包后运行

（1）安装pyinstaller:

pip install pyinstaller

（2）打包项目：

pyinstaller main.spec

（3）在终端中启动脚本命令如下：

#启动脚本
bash service.sh start

#停止脚本运行
#bash service.sh stop

#查看项目启动状态
#bash service.sh status

（4）发送请求调用脚本如下（和运行源码的执行一样）：

import requests
url = "你当前服务器的ip地址（比如：http://185.11.49.108:5000/）"
payload={"img":"你要检测的base64格式的图像"}
headders = {"content_type":"application/json"}
response = requests.request("POST",url,json=payload,headers=headers)
print(reponse.text)

2.3 测试效果

前面两种方法是flask接口封装好了之后，直接调用，测试的话可以使用里面的test_model.py脚本测试效果，只需要修改读取图片的路径即可。

三、项目下载

本项目花费我一个月时间做完，效果和效率都很好，需要的请关注并私信我，或邮箱联系：1240893959@qq.com, 平时看邮箱比较多，一发我就能看到。