对于本次基于卷积神经网络识别验证码有着非常大的兴趣，所以尝试性地去做了测试，过程当中踩了不少坑，也参考了许多前辈的博客和教程，最终识别率可达到98.25%
一、下图是训练的过程：
训练过程
二、实验的情况简介：
实验环境：Python3.6、Centos 7.3、Tensorflow 1.9
训练的过程是放到远程服务器上跑的，1H1G的配置，没有GPU，所以训练总耗时5小时
在本地机器Win10+MX150+Python3.6+Tensorflow1.9环境下，CUDA总是找不到xxx90.dll，按照网上的大佬博客记录来还是无法解决，遂放弃而转移到服务器上慢慢跑
验证码的来源是 Python中一个用于生成验证码的captcha库，其生成的验证码UCkV如下：
UCKV
本次实验中为了验证训练效果，从速度上考虑，只做了数字验证码的识别
三、实验过程：
需要验证码，首先我想到自己用PHP简单写了一个验证码的生成程序，也是为了验证模型的准确率，发现如果读文件的形式效率不是很高，故直接采用在python下的captcha库来生成有一定复杂度的验证码。
如下是生成验证码的程序，可生成数字+字母大小写的任意长度验证码
# coding:utf-8
# name:captcha_gen.py
import random
import numpy as np
from PIL import Image
from captcha.image import ImageCaptcha
NUMBER = ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']
LOW_CASE = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j', 'k', 'l', 'm', 'n', 'o', 'p', 'q', 'r', 's', 't', 'u',
'v', 'w', 'x', 'y', 'z']
UP_CASE = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J', 'K', 'L', 'M', 'N', 'O', 'P', 'Q', 'R', 'S', 'T', 'U',
'V', 'W', 'X', 'Y', 'Z']
CAPTCHA_LIST = NUMBER
CAPTCHA_LEN = 4 # 验证码长度
CAPTCHA_HEIGHT = 60 # 验证码高度
CAPTCHA_WIDTH = 160 # 验证码宽度
def random_captcha_text(char_set=CAPTCHA_LIST, captcha_size=CAPTCHA_LEN):
"""
随机生成定长字符串
:param char_set: 备选字符串列表
:param captcha_size: 字符串长度
:return: 字符串
"""
captcha_text = [random.choice(char_set) for _ in range(captcha_size)]
return ''.join(captcha_text)
def gen_captcha_text_and_image(width=CAPTCHA_WIDTH, height=CAPTCHA_HEIGHT, save=None):
"""
生成随机验证码
:param width: 验证码图片宽度
:param height: 验证码图片高度
:param save: 是否保存（None）
:return: 验证码字符串，验证码图像np数组
"""
image = ImageCaptcha(width=width, height=height)
# 验证码文本
captcha_text = random_captcha_text()
captcha = image.generate(captcha_text)
# 保存
if save:
image.write(captcha_text, './img/' + captcha_text + '.jpg')
captcha_image = Image.open(captcha)
# 转化为np数组
captcha_image = np.array(captcha_image)
return captcha_text, captcha_image
if __name__ == '__main__':
t, im = gen_captcha_text_and_image(save=True)
print(t, im.shape) # (60, 160, 3)
然后编写一个工具库，用于调用验证码生成程序来生成训练集
# -*- coding:utf-8 -*-
# name: util.py
import numpy as np
from captcha_gen import gen_captcha_text_and_image
from captcha_gen import CAPTCHA_LIST, CAPTCHA_LEN, CAPTCHA_HEIGHT, CAPTCHA_WIDTH
def convert2gray(img):
"""
图片转为黑白，3维转1维
:param img: np
:return: 灰度图的np
"""
if len(img.shape) > 2:
img = np.mean(img, -1)
return img
def text2vec(text, captcha_len=CAPTCHA_LEN, captcha_list=CAPTCHA_LIST):
"""
验证码文本转为向量
:param text:
:param captcha_len:
:param captcha_list:
:return: vector 文本对应的向量形式
"""
text_len = len(text) # 欲生成验证码的字符长度
if text_len > captcha_len:
raise ValueError('验证码最长4个字符')
vector = np.zeros(captcha_len * len(captcha_list)) # 生成一个一维向量 验证码长度*字符列表长度
for i in range(text_len):
vector[captcha_list.index(text[i])+i*len(captcha_list)] = 1 # 找到字符对应在字符列表中的下标值+字符列表长度*i 的 一维向量 赋值为 1
return vector
def vec2text(vec, captcha_list=CAPTCHA_LIST, captcha_len=CAPTCHA_LEN):
"""
验证码向量转为文本
:param vec:
:param captcha_list:
:param captcha_len:
:return: 向量的字符串形式
"""
vec_idx = vec
text_list = [captcha_list[int(v)] for v in vec_idx]
return ''.join(text_list)
def wrap_gen_captcha_text_and_image(shape=(60, 160, 3)):
"""
返回特定shape图片
:param shape:
:return:
"""
while True:
t, im = gen_captcha_text_and_image()
if im.shape == shape:
return t, im
def get_next_batch(batch_count=60, width=CAPTCHA_WIDTH, height=CAPTCHA_HEIGHT):
"""
获取训练图片组
:param batch_count: default 60
:param width: 验证码宽度
:param height: 验证码高度
:return: batch_x, batch_yc
"""
batch_x = np.zeros([batch_count, width * height])
batch_y = np.zeros([batch_count, CAPTCHA_LEN * len(CAPTCHA_LIST)])
for i in range(batch_count): # 生成对应的训练集
text, image = wrap_gen_captcha_text_and_image()
image = convert2gray(image) # 转灰度numpy
# 将图片数组一维化 同时将文本也对应在两个二维组的同一行
batch_x[i, :] = image.flatten() / 255
batch_y[i, :] = text2vec(text) # 验证码文本的向量形式
# 返回该训练批次
return batch_x, batch_y
if __name__ == '__main__':
x, y = get_next_batch(batch_count=1) # 默认为1用于测试集
print(x, y)
然后编辑训练程序
# -*- coding:utf-8 -*-
# name: model_train.py
import tensorflow as tf
from datetime import datetime
from util import get_next_batch
from captcha_gen import CAPTCHA_HEIGHT, CAPTCHA_WIDTH, CAPTCHA_LEN, CAPTCHA_LIST
def weight_variable(shape, w_alpha=0.01):
"""
初始化权值
:param shape:
:param w_alpha:
:return:
"""
initial = w_alpha * tf.random_normal(shape)
return tf.Variable(initial)
def bias_variable(shape, b_alpha=0.1):
"""
初始化偏置项
:param shape:
:param b_alpha:
:return:
"""
initial = b_alpha * tf.random_normal(shape)
return tf.Variable(initial)
def conv2d(x, w):
"""
卷基层 ：局部变量线性组合，步长为1，模式‘SAME’代表卷积后图片尺寸不变，即零边距
:param x:
:param w:
:return:
"""
return tf.nn.conv2d(x, w, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
def max_pool_2x2(x):
"""
池化层：max pooling,取出区域内最大值为代表特征， 2x2 的pool，图片尺寸变为1/2
:param x:
:return:
"""
return tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')
def cnn_graph(x, keep_prob, size, captcha_list=CAPTCHA_LIST, captcha_len=CAPTCHA_LEN):
"""
三层卷积神经网络
:param x: 训练集 image x
:param keep_prob: 神经元利用率
:param size: 大小 (高,宽)
:param captcha_list:
:param captcha_len:
:return: y_conv
"""
# 需要将图片reshape为4维向量
image_height, image_width = size
x_image = tf.reshape(x, shape=[-1, image_height, image_width, 1])
# 第一层
# filter定义为3x3x1， 输出32个特征, 即32个filter
w_conv1 = weight_variable([3, 3, 1, 32]) # 3*3的采样窗口，32个（通道）卷积核从1个平面抽取特征得到32个特征平面
b_conv1 = bias_variable([32])
h_conv1 = tf.nn.relu(conv2d(x_image, w_conv1) + b_conv1) # rulu激活函数
h_pool1 = max_pool_2x2(h_conv1) # 池化
h_drop1 = tf.nn.dropout(h_pool1, keep_prob) # dropout防止过拟合
# 第二层
w_conv2 = weight_variable([3, 3, 32, 64])
b_conv2 = bias_variable([64])
h_conv2 = tf.nn.relu(conv2d(h_drop1, w_conv2) + b_conv2)
h_pool2 = max_pool_2x2(h_conv2)
h_drop2 = tf.nn.dropout(h_pool2, keep_prob)
# 第三层
w_conv3 = weight_variable([3, 3, 64, 64])
b_conv3 = bias_variable([64])
h_conv3 = tf.nn.relu(conv2d(h_drop2, w_conv3) + b_conv3)
h_pool3 = max_pool_2x2(h_conv3)
h_drop3 = tf.nn.dropout(h_pool3, keep_prob)
"""
原始：60*160图片 第一次卷积后 60*160 第一池化后 30*80
第二次卷积后 30*80 ，第二次池化后 15*40
第三次卷积后 15*40 ，第三次池化后 7.5*20 = > 向下取整 7*20
经过上面操作后得到7*20的平面
"""
# 全连接层
image_height = int(h_drop3.shape[1])
image_width = int(h_drop3.shape[2])
w_fc = weight_variable([image_height*image_width*64, 1024]) # 上一层有64个神经元 全连接层有1024个神经元
b_fc = bias_variable([1024])
h_drop3_re = tf.reshape(h_drop3, [-1, image_height*image_width*64])
h_fc = tf.nn.relu(tf.matmul(h_drop3_re, w_fc) + b_fc)
h_drop_fc = tf.nn.dropout(h_fc, keep_prob)
# 输出层
w_out = weight_variable([1024, len(captcha_list)*captcha_len])
b_out = bias_variable([len(captcha_list)*captcha_len])
y_conv = tf.matmul(h_drop_fc, w_out) + b_out
return y_conv
def optimize_graph(y, y_conv):
"""
优化计算图
:param y: 正确值
:param y_conv: 预测值
:return: optimizer
"""
# 交叉熵代价函数计算loss 注意logits输入是在函数内部进行sigmod操作
# sigmod_cross适用于每个类别相互独立但不互斥，如图中可以有字母和数字
# softmax_cross适用于每个类别独立且排斥的情况，如数字和字母不可以同时出现
loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(labels=y, logits=y_conv))
# 最小化loss优化 AdaminOptimizer优化
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(1e-3).minimize(loss)
return optimizer
def accuracy_graph(y, y_conv, width=len(CAPTCHA_LIST), height=CAPTCHA_LEN):
"""
偏差计算图，正确值和预测值，计算准确度
:param y: 正确值 标签
:param y_conv: 预测值
:param width: 验证码预备字符列表长度
:param height: 验证码的大小，默认为4
:return: 正确率
"""
# 这里区分了大小写 实际上验证码一般不区分大小写,有四个值，不同于手写体识别
# 预测值
predict = tf.reshape(y_conv, [-1, height, width]) #
max_predict_idx = tf.argmax(predict, 2)
# 标签
label = tf.reshape(y, [-1, height, width])
max_label_idx = tf.argmax(label, 2)
correct_p = tf.equal(max_predict_idx, max_label_idx) # 判断是否相等
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_p, tf.float32))
return accuracy
def train(height=CAPTCHA_HEIGHT, width=CAPTCHA_WIDTH, y_size=len(CAPTCHA_LIST)*CAPTCHA_LEN):
"""
cnn训练
:param height: 验证码高度
:param width: 验证码宽度
:param y_size: 验证码预备字符列表长度*验证码长度（默认为4）
:return:
"""
# cnn在图像大小是2的倍数时性能最高, 如果图像大小不是2的倍数，可以在图像边缘补无用像素
# 在图像上补2行，下补3行，左补2行，右补2行
# np.pad(image,((2,3),(2,2)), 'constant', constant_values=(255,))
acc_rate = 0.95 # 预设模型准确率标准
# 按照图片大小申请占位符
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, height * width])
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, y_size])
# 防止过拟合 训练时启用 测试时不启用 神经元使用率
keep_prob = tf.placeholder(tf.float32)
# cnn模型
y_conv = cnn_graph(x, keep_prob, (height, width))
# 优化
optimizer = optimize_graph(y, y_conv)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_graph(y, y_conv)
# 启动会话.开始训练
saver = tf.train.Saver()
sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer()) # 初始化
step = 0 # 步数
while 1:
batch_x, batch_y = get_next_batch(64)
sess.run(optimizer, feed_dict={x: batch_x, y: batch_y, keep_prob: 0.75})
# 每训练一百次测试一次
if step % 100 == 0:
batch_x_test, batch_y_test = get_next_batch(100)
acc = sess.run(accuracy, feed_dict={x: batch_x_test, y: batch_y_test, keep_prob: 1.0})
print(datetime.now().strftime('%c'), ' step:', step, ' accuracy:', acc)
# 准确率满足要求，保存模型
if acc > acc_rate:
model_path = "./model/captcha.model"
saver.save(sess, model_path, global_step=step)
acc_rate += 0.01
if acc_rate > 0.99: # 准确率达到99%则退出
break
step += 1
sess.close()
if __name__ == '__main__':
train()
训练程序将准确率超过0.95的模型保存到./model/文件夹下
测试模型效果：
# -*- coding:utf-8 -*-
# name: model_test.py
import tensorflow as tf
from model_train import cnn_graph
from captcha_gen import gen_captcha_text_and_image
from util import vec2text, convert2gray
from util import CAPTCHA_LIST, CAPTCHA_WIDTH, CAPTCHA_HEIGHT, CAPTCHA_LEN
from PIL import Image
def captcha2text(image_list, height=CAPTCHA_HEIGHT, width=CAPTCHA_WIDTH):
"""
验证码图片转化为文本
:param image_list:
:param height:
:param width:
:return:
"""
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, height * width])
keep_prob = tf.placeholder(tf.float32)
y_conv = cnn_graph(x, keep_prob, (height, width))
saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint('model/'))
predict = tf.argmax(tf.reshape(y_conv, [-1, CAPTCHA_LEN, len(CAPTCHA_LIST)]), 2)
vector_list = sess.run(predict, feed_dict={x: image_list, keep_prob: 1})
vector_list = vector_list.tolist()
text_list = [vec2text(vector) for vector in vector_list]
return text_list
if __name__ == '__main__':
text, image = gen_captcha_text_and_image()
img = Image.fromarray(image)
image = convert2gray(image)
image = image.flatten() / 255
pre_text = captcha2text([image])
print("验证码正确值:", text, ' 模型预测值:', pre_text)
img.show()
在测试几次中均100%预测正确：
预测
如上 32 黏在一起是不好分辨的，但是训练出来的模型效果还不错！
四、踩坑之痛：
1.验证码生成之痛：
这部分就很痛了，生成验证码首先去研究了一下PHP验证码的生成，还是粘贴一下代码吧：
<!-- code.php -->
<?php
header("Content-type: image/PNG");
//生成验证码，用于样本
function getCode($num,$w,$h,$code) {
//创建图片，定义颜色值
$im = imagecreate($w, $h);
$red = imagecolorallocate($im, 255, 0, 0);
$black = imagecolorallocate($im, 0, 0, 0);
$bgcolor = imagecolorallocate($im, 255, 255, 255);
//填充背景
imagefill($im, 0, 0, $bgcolor);
//在画布上随机生成大量红点，起干扰作用;
/*for ($i = 0; $i < 80; $i++) {
imagesetpixel($im, rand(0, $w), rand(0, $h), $red);
}*/
//将数字随机显示在画布上,字符的水平间距和位置都按一定波动范围随机生成
$strx = rand(3, 8);
for ($i = 0; $i < $num; $i++) {
$strpos = rand(1, 6);
imagestring($im, 8, $strx, $strpos, substr($code, $i, 1), $black);
$strx += rand(10, 12);
}
imagepng($im,'img/'.$code.'.png');//输出图片
imagedestroy($im);//释放图片所占内存
}
$count = 0;
$code_num = 1000;
while($count < 3000){
getCode(4,50,22,$code_num);
$count += 1;
$code_num += 1;
}
exit(0);
?>
运行后访问./img/ 目录：
验证码PHP
为了简单所以生成验证码比较简单，就感觉没什么学习的价值，到文件读取验证码效率还是很低的
如上图生成的验证码可以直接利用 Tesseract OCR 识别OK了，而且经过灰度处理，降噪，识别正确率90%左右
2. CUDA 安装之痛
CPU来跑训练模型确实太慢了，想要使用GPU来加速，遂选择安装CUDA
反反复复，下载了cuda9.0 9.1 10.0 三个版本，每个基本在 1.5G 大小，反反复复地安装，最终选择放弃，CSDN 上的那些 只复制转载却标原创 的文章能不能少点（误人子弟），555~
原创
cuda 对应着不同的 tensorflow 版本，和 cuDNN，都需要反反复复卸载重装！
下次去网吧跑一下吧，感觉网吧用的显卡性能不错！
推荐一篇不错的文章：《windows10下安装Tensorflow-GPU跑深度学习（Nvidia-MX150）》
五、总结：
这次对于验证码识别技术的探索过程，历时5天，受益匪浅。机器学习真是个好东西，后续会深入研究，好好学习，天天向上！
学习快乐
六、文章参考：
- 《TensorFlow练习20: 使用深度学习破解字符验证码》
- 《[雪峰磁针石博客]TensorFlow工具快速入门教程6 深度学习库比较》
- 《windows10下安装Tensorflow-GPU跑深度学习（Nvidia-MX150）》
- 《tensorflow 1.0 学习：模型的保存与恢复(Saver)》
- 《tensorflow识别验证码（2）-tensorflow 编写CNN 识别验证码》
- 《【视频教程】tensorflow精简入门+验证码识别demo》
- 《Tensorflow手写体数字识别》
- 《Tesseract实现简单的验证码识别》
七、附件下载
Github: https://github.com/dyboy2017/captcha_check
博客地址：https://blog.dyboy.cn/program/100.html
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