验证码识别

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项目环境

• Ubuntu 16.04/CentOS 6.6
• Python2.7

安装运行环境

Pillow 依赖一些系统组件,需要先进行安装

• Ubuntu

sudo apt-get install python-dev

• CentOS

sudo yum install libtiff-devel libjpeg-devel libzip-devel freetype-devel lcms2-devel libwebp-devel tcl-devel tk-devel

准备步骤

创建目录

• 创建相关需要的目录

简单测试

• 测试图片分割是否成功

图片分割示例

• 测试识别分割后的图片

模型训练

• 准备分割好的验证码切图
• 获取测试集的像素特征文件
• 训练并生成model文件

识别验证码流程

• 获取要识别的验证码图片
• 降噪的获取二值图
• 加载SVM模型进行预测
• 使用特征算法，将图像进行特征化降维
• 将所有的特征转化为标准化的SVM单行的特征向量
• 将识别结果合并起来
• 以识别结果为文件名保存图片
• 检查识别是否成功

待解决

• 验证码进行动态的切割
• 不同字符形态的特征值收集

目录介绍

├── build.py               # 编译脚本，构建env
├── LICENSE
├── packages               # 相关包目录
│   ├── libsvm             # libsvm安装包
│   └── msyh.ttf           # 验证码字体包
├── Pipfile                # pipenv配置文件
├── Pipfile.lock           # pipenv版本文件，`不要手动修改`
├── README.md
├── requirements.txt       # 依赖库版本文件
└── src
│   ├── captcha_code.py    # 生成验证码文件
│   ├── config.py          # 各种目录等配置文件
│   ├── identify_code.py   # 训练结束后识别验证码文件
│   ├── __init__.py
│   ├── svm_features.py    # 获取图片特征值
│   ├── train_data.py      # svm训练数据
│   └── utils.py           # 工具函数
├── static                 # 静态资源目录
│   └── images             # 图片目录
└── tests
    └── test.py

参考

• 字符型图片验证码识别完整过程及Python实现

后续交流

如果有对相关技术有持续关注的兴趣的同学，欢迎加入QQ群： 592109504

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