crnn驗證碼識別
早期的驗證碼破解主要對字元檢測，切割，後對單個字元的識別。該方法只能對傳統的背景清晰，文字較為端正簡單的驗證碼進行識別，無法適應複雜背景的驗證碼文字。該驗證碼識別採用樣本自動生成及加入相應**驗證碼，crnn進行訓練識別。
訓練樣本的自動生成
<1>：生成驗證碼詞庫，比如字元只有0-9 a-z a-z 零-拾加減乘?則相應的字就
有031a2,b2431,iz,e0,零-拾=? 等(根據需求隨機設定字元個數，再隨機
設定字元)。盡可能多地生成的樣本詞庫，包含各種驗證碼格式。
<2>：自動生成驗證碼文字訓練樣本,收集不包含文字的背景(至少上萬
張),對進行切割，挑選整理記錄平坦可以寫入文字的區域。隨機從背
景庫中選出一張，隨機從詞庫中選出一些片語，與背景分割
的塊進行匹配，選好字型，顏色，大小，變換，旋轉等資訊，將文字寫入
背景塊中。 扣取旋轉背景塊矩形框作為乙個個樣本。
生成樣本如圖:
訓練樣本的對應**標籤生成
. . . . 打碼平台獲取及人工標註等
驗證碼識別效果
實驗結果
驗證碼 簡單驗證碼識別
這裡的驗證碼是內容非常簡單的，結構非常清晰的 這裡的驗證碼是內容非常簡單的，結構非常清晰的 這裡的驗證碼是內容非常簡單的，結構非常清晰的 興之所至之所以說簡單，我覺得是這樣的 抽了五張驗證碼扔進ps，50 透明度，長這樣 只有數字為內容 每張圖的數字都在固定位置 沒有太大的干擾因素 數字字型，形態完...
驗證碼識別
驗證碼識別過程好比人大腦的乙個識別過程 首先，我們的眼睛接收，並將這張的資訊輸送給大腦 然後，我們的大腦接收到這個資訊以後，對這個資訊作出處理 最後，將中的有效資訊提取出來再將其和大腦中儲存的資訊進行對應對比，確定對比結果。模擬驗證碼識別，大腦接受的處理過程就相當於電腦對的預處理，大腦對進行對比和確...
驗證碼識別
import tensorflow as tf 定義乙個初始化權重的函式 def weight variables shape w tf.variable tf.random normal shape shape,mean 0.0,stddev 1.0 return w 定義乙個初始化偏置的函式 d...