def crack_captcha_cnn(w_alpha=0.01, b_alpha=0.1): """1 定义CNN cnn在图像大小是2的倍数时性能最高, 如果你用的图像大小不是2的倍数,可以在图像边缘补无用像素。 np.pad(image,((2,3),(2,2)), 'constant', constant_values=(255,)) # 在图像上补2行,下补3行,左补2行,右补2行 """ ...
defcrack_captcha_cnn(w_alpha=0.01,b_alpha=0.1):x=tf.reshape(X,shape=[-1,IMAGE_HEIGHT,IMAGE_WIDTH,1])# 第一个卷积核 3x3 层 32 个w_c1=tf.Variable(w_alpha*tf.random_normal([3,3,1,32]))# 有多少个w 就有多少个bb_c1=tf.Variable(b_alpha*tf.random_normal([32]))conv1=tf.nn.c...
写在前面 最近练习使用cnn,训练了一个验证码识别的神经网络。在这里记录一下战斗的心路历程。 最开始使用cpu版的tensorflow来训练,训练集的图片是由captcha库自动生成的,大小为170x80。电脑intel i5-7500的cpu,主频3.4G,4核,按理说处理170x80的图片应该不会太慢。实战起来的时候,慢到我怀疑人生。感觉随便训练一...
它封装了非常通用的校验、训练、验证、识别和调用 API,极大地减低了识别字符型验证码花费的时间和精力。 项目地址:https://github.com/nickliqian/cnn_captcha 1 项目介绍 1.1 关于验证码识别 验证码识别大多是爬虫会遇到的问题,也可以作为图像识别的入门案例。这里介绍一下使用传统的图像处理和机器学习算法,它们都...
反爬虫界的一大利器,就是验证码(CAPTCHA),各种各样的验证码让人眼花缭乱,也让很多人在爬虫的过程知难而返,从入门到放弃,当然,这就达到了网站建设者们的目的。但是,但是,所谓的验证码,并不是牢不可破的,在深度学习(Deeping Learning)盛行的今天,很多简单的验证码也许显得不堪一击。
cnn_captcha use CNN recognize captcha by tensorflow. 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。 项目封装了比较通用的校验、训练、验证、识别、API模块,极大的减少了识别字符型验证码花费的时间和精力。 项目已经帮助很多同学高效完成了验证码识别任务。如果你在使用过程中出现了bug...
cnn网络异常检测代码 cnn code,任务要求我们使用卷积神经网络来实现验证码识别案列,具体流程如下:1、使用python的captcha模块生成验证码图片。2、使用tensorflow框架搭建神经网络模型。3、将数据喂入搭建好的神经网络模型中。4、保存训练好的网络模型。下面我们来看具体
2 from captcha.image import ImageCaptcha 3 from PIL import Image 4 import numpy as np 5 import random 6 import string 7 8 class generateCaptcha(): 9 def __init__(self, 10 width = 160,#验证码图片的宽 11 height = 60,#验证码图片的高 ...
第一步生成验证码,保存文件为generate_captcha.py: 1#-*- coding:utf-8 -*-2fromcaptcha.imageimportImageCaptcha3fromPILimportImage4importnumpy as np5importrandom6importstring78classgenerateCaptcha():9def__init__(self,10width = 160,#验证码图片的宽11height = 60,#验证码图片的高12char_num = 4,...
用谷歌的captcha生成的验证码做Synthetic数据集,目标网站验证码做real数据集,进行训练,然后用这样的模型生成cnn的训练集与测试集,再对目标网站的验证码进行测试,准确率提高不到0.5%。用上面提到的算法X生成的验证码做Synthetic数据集,目标网站验证码做real数据集进行训练,然后用这样的模型生成cnn的训练集与测试集训练...