一、前言 今天给大家分享的实战项目是常用验证码标注&识别,从想法诞生到实现思路,再到编码实战的整体过程,这个过程我前后整理了上万字,计划分章节来发布 。言归正传,一起来看看今天的内容吧!今天这篇内容主要讲解这篇文章的创作灵感、需求分析和实现思路 。
首先介绍一下验证码基本概念,验证码全称为全自动区分计算机和人类的图灵测试(Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart,简称CAPTCHA),俗称验证码,是一种区分用户是计算机和人的公共全自动程序 。验证码的主要目的是强制人机交互来抵御机器自动化攻击,为了确保服务器系统的稳定和用户信息的安全,大部分网站采用了验证码技术 。图片验证码是目前最常用的一种,本文也主要讨论这种验证码的识别 。
最初,图片验证码识别的想法最初源于12年的大学阶段,当时的学校教务系统每次抢课系统就崩溃,而且还要特定时间段跟其他同学一起抢指定课程,基本抢不到自己想修的课程,那时候就想绕过系统图片验证码通过代码实现自动抢课,鉴于当时自己编码能力和技术能力有限,机器学习、神经网络相关框架效果较差,最后以各种条件限制实现不了告终~~
XDM,等等,故事还没完,时间回到2021年,做为一名勤于搬砖、善于思考学习的程序猿,在经过几年社会的毒打后,想着以现在自己的项目经验、学习能力和编码功底,以及行业内机器学习、神经网络等AI技术的发展,能不能把多年以来的想法给实现,达到图片验证码高正确率识别预测,训练一个高度可用的CNN模型 。在做项目之前经过笔者几天的资料查询过程中,确信高可用的验证码识别模型想法是可以做的,于是开启了CNN神经网络等技术前置知识的漫长学习过程 。
几个月过后,项目编码实战出炉,效果嘛,自我感觉还行,基本达到高可用,500张训练数据图,CNN模型单个字符97%以上准确率 。
这里先贴项目的工程Git地址,有基础的同学可以去直接拉取项目下来把玩源码:
[Java后台-通用验证码标注系统](https://gitee.com/snowball2dev/DataMarkService) [Vue管理后台模板-通用验证码标注系统](https://gitee.com/snowball2dev/DataMarkService-Vue)[Python-图片验证码识别模型案例](https://gitee.com/snowball2dev/VerifyCodeRecognize-Python)[标注系统线上效果体验地址](http://139.9.191.103:8084/)
好的,XDM,如果到这里还有兴趣往下看的话,那么就请跟随结合笔者的学习、编码实战过程来了解常用的验证码识别方法和过程 。
二、需求分析 说到图片验证码识别功能,这个功能初步想想也简单,网上搜一下关键词,相关文章和开源项目非常多 。以下是github搜索结果:
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