CNN之tensorflow验证码识别

最新推荐文章于 2022-02-03 18:35:18 发布
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#验证码识别

博客给出了一个深度学习相关的GitHub项目链接https://github.com/nianxiongdi/deep-laering ，结合标签推测可能与验证码识别有关。
使用 TensorFlow 和 CNN 实现验证码识别
asfdsgdf的博客
02-20 767
为了训练模型，我们需要准备图像数据集。CNN 由多个卷积层和池化层组成，能够自动从图像中提取特征，并对图像进行分类。label = int(filename.split('_')[0]) # 例如 '1_test.png' -> '1'验证码图像通常包含字符干扰、噪点、扭曲等，我们需要对图像进行预处理以提高识别的准确性。我们将构建一个简单的 CNN，包括两个卷积层、两个池化层，并在最后使用全连接层输出验证码的类别。验证码通常包含数字和字母，我们需要将每个字符的图像提取出来，并为每个图像分配一个标签。
tensorflow一个经典的验证码训练例子
01-08
tensorflow一个经典的验证码训练例子,可识别验证码，很好的哟。
tensorflow训练的识别验证码模型
01-08
注意：本资源是文章“tensorflow训练验证码识别模型”（https://blog.youkuaiyun.com/dcrmg/article/details/79005532#comments）的示例模型，分享的目的仅仅是为了让整个训练测试流程可以跑通，不保证准确率！不保证准确率！不保证准确率！训练流程都懒得跑一下，只想着下载别人一个模型可以打天下的伸手党请绕道！！！ 以下是原始说明： 用tensorflow训练的识别数字验证码的模型，包括checkpoint、crack_capcha.model-1600.data-00000-of-00001、crack_capcha.model-1600.index和crack_capcha.model-1600.meta 共4个文件
CNN+tensorflow实现验证码识别
04-07
CNN+tensorflow实现验证码识别CNN+tensorflow实现验证码识别CNN+tensorflow实现验证码识别
python使用tensorflow深度学习识别验证码
12-24
本文介绍了python使用tensorflow深度学习识别验证码 ，分享给大家，具体如下： 除了传统的PIL包处理图片,然后用pytessert+OCR识别意外,还可以使用tessorflow训练来识别验证码。 此篇代码大部分是转载的，只改了很少地方。 代码是运行在linux环境，tessorflow没有支持windows的python 2.7。 gen_captcha.py代码。 #coding=utf-8 from captcha.image import ImageCaptcha # pip install captcha import numpy as np import matpl
使用TensorFlow 来实现一个简单的验证码识别过程
weixin_34235371的博客
11-20 408
本文我们来用 TensorFlow 来实现一个深度学习模型，用来实现验证码识别的过程，这里识别的验证码是图形验证码，首先我们会用标注好的数据来训练一个模型，然后再用模型来实现这个验证码的识别。 1.验证码准备 这里我们使用 python 的 captcha 库来生成即可，这个库默认是没有安装的，所以这里我们需要先安装这个库，另外我们还需要安装 pillo...
TensorFlow识别验证码
qiufengzouma的博客
04-21 434
环境：win10，anaconda3，gpu:Geforce 920M 生成验证码 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Apr 10 10:25:12 2019 @author: ASUS """ from PIL import Image,ImageDraw,ImageFont import random import numpy as...
精选资源
tensorflow 验证码识别程序
05-25
综上所述，TensorFlow验证码识别程序的实现涉及多个环节，包括数据预处理、模型构建、训练、评估及部署。这个过程不仅需要掌握TensorFlow的基本操作，还需要理解深度学习的基本原理和实践技巧。通过不断迭代和优化，...
精选资源
cnn_captcha：使用cnn通过tensorflow识别验证码。本项目针对字符型图片验证码，使用tensorflow实现卷积神经网络，进行验证码识别
02-05
本项目针对字符型图片验证码，使用张量流实现卷积神经网络，进行验证码识别。项目封装了比较通用的校验，训练，验证，识别，API模块，极大地减少了识别字符型验证码花费的时间和能量。 如果您在使用过程中出现了一个...
基于TensorFlow的CNN字符型验证码识别设计源码
最新发布
04-04
本设计源码提供了一个基于TensorFlow的CNN字符型验证码识别系统。项目包含40个文件，主要使用Python编程语言。文件类型包括14个Python源代码文件、11个JPG图片文件、8个PNG图片文件、2个Markdown文档、2个JSON配置...
tensorflow（三）：cnn验证码识别，开启tensorflow
u011684265的专栏
09-01 2854
源代码链接：http://blog.topspeedsnail.com/archives/10858 验证码识别：维度推导 5000张验证码和csv的地址：http://pan.baidu.com/s/1eSH4ACa #! /usr/bin/env python # -*- coding=utf-8 -*- import random from PIL import Image
卷积神经网络验证码识别tensorflow实现
07-14
使用卷积神经网络实现验证码识别，识别的验证码为四位，其中每位为大小写字母和数字中的任意一个。准确率达到97+%
tensorflow 验证码识别（captcha）
Klay Ye
03-02 6060
机器学习方法 传统的机器学习方法，对于多位字符验证码都是采用的 化整为零 的方法：先分割成最小单位，再分别识别，然后再统一。 卷积神经网络方法，直接采用 端到端不分割 的方法：输入整张图片，输出整个图片的标记结果，具有更强的通用性。端到端 的识别方法显然更具备优势，因为目前的字符型验证码为了防止被识别，多位字符已经完全融合粘贴在一起了，利用传统的技术基本很难实现分割了。 传统机器学习方法：l...
TensorFlow实战——验证码识别
WellTung_666的博客
05-26 5667
本次验证码识别项目是基于TensorFlow和captcha库，通过卷积神经网络训练来实现的一个简答的验证码识别。由于本人设备条件有限，本次实验只针对数字验证码进行识别，有条件的同学可以对代码进行简单修改加入大小写英文字母的识别。 文章目录验证码生成安装captcha库生成验证码验证码识别构造输入数据和标签构造卷积网络模型训练和测试`全部代码项目链接参考资料 验证码生成 安装captcha库 ...
tensorflow实现验证码识别（一）
热门推荐
alw_123的博客
06-16 1万+
效果 先来看下成品是什么样子吧，成品的话，用随机生成的5W张验证码做训练，训练个40多个epoch，用随机生成的2W张做验证码做验证准确率在98%的样子。带简陋的UI的话是这么个样子： 想要完整代码的话可以进入传送门：https://github.com/aolingwen/fuck_verifycode 生成验证码 要识别验证码，当然首先就是要弄到验证码数据啦~~，验证码数据...
卷积神经网络 实现验证码识别 ---- 识别率 99%
Persist_bcl的博客
11-12 1539
1. 创建自己的数据集，利用数字1-10 和 26个小写字母生成我们的训练数据集。 from captcha.image import ImageCaptcha import random CHAR_SET = ['1', '2', '3', '4', '5','6', '7', '8', '9', '0','a','b','c','d','e','f','g','h','i','j','k','l','m','n'] CHAR_LEN = len(CHAR_SET) CAPTCHA_LEN = 4
python tensorflow验证码识别_基于Tensorflow的验证码识别
weixin_33427476的博客
01-28 550
最近在入门机器学习，本文作为入门阶段的 "Hello World"，旨在学习一些Tensorflow的API和机器学习概念。步骤采集验证码图片处理图片：灰度、去噪、分割分类图片，准备训练数据：将0-9数字图片放入对应文件夹，转化成数据编写训练模型调用模型，形成识别系统采集验证码图片随便找一个需要输入图像验证码的网页，最好先简单一点的只有数字的，并且人眼识别也比较容易的。这步比较简单，关键是去网页上...
《Web安全之机器学习入门》笔记：第十五章 15.4 TensorFlow识别验证码（一）
mooyuan的网络安全博客
02-03 642
系列目录本章节根据《Web安全之机器学习入门》第15章神经网络来完成笔记，本小节目标是通过实例展示如何使用tensorflow识别验证码（MNIST图像）。
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