自从app2vec工作告一段落后，在公司招聘面试过程中发现了一个有意思的东西OCR(Optical Character Recognition)。于是趁目前疫情期间有一些时间的情况下，做了一些浅显的简单尝试。
数据使用captcha生成。生成一些带有高斯噪音的验证码图片，图片固定大小为160*60。生成的验证码展示如下：
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网络使用常见的结构，即多层CNN+MaxPooling+RNN网络。目前更主流的做法，尤其是需要针对不定长字符检测的情况，会在RNN后加上CTC，以便更好识别不定长字符串，这也是后期我需要加入的新工作。
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训练了6个epoch，每个epoch训练样本512200，验证集样本51250。验证集准确率平均约为94%，测试集上的准确率为89.2%。对于"D0OP"以及"O00O"这种变态的验证码偶尔也能识别出来。
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Python+OCR图片文字识别，验证码识别，银行卡识别 利用测试如下： 1.识别文字 2.识别简单的验证码 3....
OCR是一个古老的问题。这里我们考虑一类特殊的OCR问题，就是验证码的识别。传统做验证码的识别，需要经过如下步骤：...
发现python的一个识别验证码识别模块muggle-ocr（https://pypi.org/project/m...
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在自动化测试中往往会遇到校验验证码的页面，如果无法规避验证码，可通过OCR识别库tesseract来识别验证码，从...
概述 简介 坑！ 安装 Tesseract-OCR 使用 pytesseract 识别验证码 高级玩法 - 除线 ...
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参考文章Python+OCR图片文字识别，验证码识别，银行卡识别 准备工作：1.安装pytesseract库：py...
目录 1.输入识别出的字符类验证码2.点选类验证码3.拖动滑块到指定位置的验证码4.OCR资源集合 1. 输入识别...
本文标题：基于keras 实现的验证码ocr识别
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