#21天学习挑战赛—深度学习实战100例#——验证码识别

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活动地址：优快云21天学习挑战赛
本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客

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前言

本周的任务有3个，预测股票，识别验证码，识别眼睛状态。因为任务不同，那么可能会使用到不同的预处理、网络等等。
本节主要学习验证码识别。

一、拆解任务

首先需要了解这次需要处理的任务，这里贴一张老师的数据展示图。

数据分为图片及其对应的标签，且这个标签包含数字和字母。

二、学习内容

这个任务比较不一样的是他的表情是一串字符。传统的ocr的做法应该是先定位裁剪每个字符，然后一个个字（符）解析。

1. 数据处理

（1）先读数据

data_dir = "D:/jupyter notebook/DL-100-days/datasets/captcha"
data_dir = pathlib.Path(data_dir)

all_image_paths = list(data_dir.glob('*'))
all_image_paths = [str(path) for path in all_image_paths]

# 打乱数据
random.shuffle(all_image_paths)

# 获取数据标签
all_label_names = [path.split("\\")[5].split(".")[0] for path in all_image_paths]

image_count = len(all_image_paths)
print("图片总数为：",image_count)

（2）处理标签
这里的做法是 把 标签转为数字。
假如 a-> 0 b->2 1->28，那么标签可以转为ab1 -> [ 0 2 28 ]。

number   = ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']
alphabet = ['a','b','c','d','e','f','g','h','i','j','k','l','m','n','o','p','q','r',<