基于LeNet网络的中文验证码识别

基于LeNet网络的中文验证码识别

由于公司需要进行了中文验证码的图片识别开发，最近一段时间刚忙完上线，好不容易闲下来就继上篇《基于Windows10 x64+visual Studio2013+Python2.7.12环境下的Caffe配置学习 》文章，记录下利用caffe进行中文验证码图片识别的开发过程。由于这里主要介绍开发和实现过程，CNN理论性的东西这里不作为介绍的重点，遇到相关的概念和术语请自行研究。目前从我们训练出来的模型来看，单字识别率接近96%，所以一个四字验证码的准确率大概80%，效果还不错，完全能满足使用，如果每张图片的样本继续加大应该能取得更高的准确率，当然随着样本的加大，训练时间也随之增大，对硬件设备要求也越高，还有就是优化LeNet网络结构，目前这里只使用了三层卷积。

（一）开发准备

（1）开发环境

软件环境：visual Studio2013+Python2.7.12+caffe

硬件环境：Intel Core i7-4790+GTX1080+RAM32G

（2）训练图片

　　可以用于验证码的中文常用字大概3666个，每个字的训练大于等于50个，所以总共训练样本大概20万，其中80%用于训练集，20%用于测试集。样本收集是一个非常麻烦和耗时的过程，需要手工标注结果，我这里利用手工打码平台收集，最便宜一个验证码要4分钱，可以大概算一下，光为了收集这么多样本就将近花费1万RMB，还有配置一个GTX1080的显卡大概6千RMB，这点成本对一个公司还好，如果是对于个人投入还是不少，所以对于实验室的学生党玩深度学习成本还是蛮高的！

　　训练集：26万样本图片

　　测试集：13万样本图片

（二）图片样本处理

　　目前验证码种类无极繁多，有数字、字母、中文、图片等等，不过本文主要介绍中文验证码的识别。中文验证码设计干扰的方式主要围绕：

　　（1）背景色干扰

　　（2）文字倾斜扭曲

　　（3）干扰线

　　（4）中文拼音并存（百度九宫格）

　　（5）叠字

　　针对不同类型的验证码需要分别处理，这些处理过程统称图片预处理，目前并没有统一的预处理方式，需要针对不同的验证码做特殊处理，但是大体过程无外乎：灰度化、二值化、去干扰线、分割切图、标准化，这些过程用python实现都非常的简单，这里就不详细介绍了，直接上代码，需要import cv2：

 预处理

调用预处理方法的代码：

 批量处理图片

处理前的图片：

预处理后的图片：

（三）caffe模型配置

　　模型配置阶段，需要进行caffe所需数据格式准备、训练集和测试集准备、Lenet网络结构配置等三步

　　（1）训练集和测试集准备

　　　　预处理阶段将验证码切割成四个图片后，需要将每个图片进行标准化为32*32像素大小的图片，不然caffe模型无法训练。标准化完成以后就需要把每个字的图片分拆到训练集和测试集中去，这里代码就不贴了，根据个人喜好我设置一个字的训练集占80%，测试集占20%，然后把所有字用一个字典进行映射为数字编号，方便模型给出结果时我们能找到对应的汉字。

　　（2）caffe格式数据

　　　　为了生成caffe所需数据格式需要用到convert_imageset项目，在第一篇配置中已经编译好了这个项目，可以直接拿过来用，python调用代码如下：

 调用convert_imageset生成caffe数据格式

　　　　生成成功过后可以分别在训练集和测试集文件夹看到如下两个文件：data.mdb和lock.mdb，都是caffe标准mdb格式的数据

　　（3）Lenet网络模型

　　　　目前Lenet模型已经非常成熟，最常用的是Lenet-5(5层)，对于层数不需要太多的CNN网络用它完全足够了，当然现在更强大的模型还有：Alexnet、googlenet,VGG,resnet。resnet是今年刚出的，据benchmark的测试，对于人脸识别它可以完爆其他网络，层数更是可以多达200，有兴趣的可以看看：GitHub测评项目。对于Lenet有一个可视化的配置网站：http://ethereon.github.io/netscope/#/editor，这里配置的三层结构如下：

　　　　模型总共包含三个卷积层，两个池化层，模型中最重要的几个设置参数：num_output、kernel_size、stride需要分别配置，模型的好坏除了层数结构的设计外，就看这几个参数是否配置的合理，具体的配置这里不详细讲解，相关讲解文章非常的多，也有很多优秀的论文可以借鉴，模型的结构代码如下：

　　　　

（四）训练模型

　　　到目前为止，准备工作都做完了，现在就可以利用python import caffe进行模型训练了，模型训练速度快慢主要看你GPU的配置如何，我开始用的GTX650，训练5000轮下来，就得消耗半天时间，实在无法忍受这个速度，就向公司申请买了一个GTX1080，那速度简直没法比，训练5000轮半个小时就能完成。调用模型的代码如下：

    cmd='caffe.exe train -solver=./caffe-master/caffe-master/windows/CaptchaTest/dpsample/solver/lenet_solver.prototxt'#训练语句
    os.system(cmd)
    os.chdir(path)

　　模型训练中主要的输出参数有：loss，accuracy，如果你看到loss一直在收敛，每500轮输出一次的准确率也在提高，那么说明你的模型设计没什么问题，不然就得重新设计。训练完成后就能得到如下模型：

　　

（五）使用模型

　　模型训练完成后，我们就可以简单的用测试图片进行测试，测试代码如下:

    #调用模型
    deploy='.\dpsample\solver\lenet_deploy.prototxt'    #deploy文件
    caffe_model='.\dpsample\iterate_iter_5000.caffemodel'   #训练好的 caffemodel
    imgtest='./dpsample/data/val/685_363.png'    #随机找的一张待测图片

    net = caffe.Net(deploy, caffe_model, caffe.TEST)
    transformer = caffe.io.Transformer({'data': net.blobs['data'].data.shape})  #设定图片的shape格式(1,3,32,32)
    transformer.set_transpose('data', (2,0,1))    #改变维度的顺序，由原始图片(28,28,3)变为(3,28,28)
    #transformer.set_mean('data', np.load(mean_file).mean(1).mean(1))    #减去均值，前面训练模型时没有减均值，这儿就不用
    #transformer.set_raw_scale('data', 1)    # 缩放到【0，1】之间    已经在网络里设置scale，这里可以不用
    transformer.set_channel_swap('data', (2,1,0))   #交换通道，将图片由RGB变为BGR
    im=caffe.io.load_image(imgtest)                   #加载图片
    net.blobs['data'].data[...] = transformer.preprocess('data',im)       #执行上面设置的图片预处理操作，并将图片载入到blob中
    out = net.forward()
    prob= net.blobs['prob'].data[0].flatten() #取出最后一层（Softmax）属于某个类别的概率值，并打印
    print prob
    order=prob.argsort()[-1]
    print(order)

　　最后输出的order就是模型预测出最有可能文字的序号，再到文字和序号对应的字典中去查看就知道这里的识别对不对了！

#写在最后# 我是一个忠实的VS用户，所有代码都在VS编辑器实现的，它要能用python需要安装一个PTVS插件，在这里编辑python代码需要非常注意中文编码的处理，否则你会吃大苦头，不过相信我，其他编辑器能搞定的VS也一定没问题，只是你要有足够的耐心，遇到问题的时候多思考多搜搜问题的本质所在。

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