Python+Tensorflow的CNN技术快速识别验证码 文章来源于: https://www.jianshu.com/p/26ff7b9075a1 验证码处理的流程是:验证码分析和处理—— tensorflow安装 —— 模型训练 —— 模型预测 需要的准备. 1. 安装TensorFlow 2.  PIL 3. numpy 4. 用于训练的图片 0.文件目录: 红色部分有用,其他不用 1. 训练模型的图片:链接:https://pan.baidu.com/s/1kpgt7Pc-ni4Wn

强智教务系统验证码识别 Tensorflow CNN 一直都是使用API取得数据,但是API提供的数据较少,且为了防止API关闭,先把验证码问题解决 使用Tensorflow训练模型,强智教务系统的验证码还是比较简单的,不用CNN一样可以识别的很好,使用CNN也算是重新温习一下CNN 训练集3109张,测试集128张,训练1600次,ACC为99%,实际测试准确率98%左右 代码与模型 https://github.com/WindrunnerMax/SWVerifyCode 如果觉得不错,点个

tensorflow训练验证码识别模型的样本可以使用captcha生成,captcha在linux中的安装也很简单: pip install captcha 生成验证码: # -*- coding: utf-8 -*- from captcha.image import ImageCaptcha # pip install captcha import numpy as np from PIL import Image import random import cv2 import os # 验

版权声明:本文为博主原创文章,转载 请注明出处:https://blog.csdn.net/sc2079/article/details/90480140 - 写在前面 本科毕业设计终于告一段落了.特写博客记录做毕业设计(路面裂纹识别)期间的踩过的坑和收获.希望对你有用. 目前有: 1.Tensorflow&CNN:裂纹分类 2.Tensorflow&CNN:验证集预测与模型评价 3.PyQt5多个GUI界面设计 本篇博客主要是评估所训练出来的CNN分类模型的性能.主要有几点:验证集预测.

版权声明:本文为博主原创文章,转载 请注明出处:https://blog.csdn.net/sc2079/article/details/90478551 - 写在前面 本科毕业设计终于告一段落了.特写博客记录做毕业设计(路面裂纹识别)期间的踩过的坑和收获.希望对你有用. 目前有: 1.Tensorflow&CNN:裂纹分类 2.Tensorflow&CNN:验证集预测与模型评价 3.PyQt5多个GUI界面设计 ​ 本篇讲CNN的训练与预测(以裂纹分类为例).任务目标:将裂纹图片数据集自

Android+TensorFlow+CNN+MNIST 手写数字识别实现 SkySeraph 2018 Email:skyseraph00#163.com 更多精彩请直接访问SkySeraph个人站点:www.skyseraph.com Overview 本文系“SkySeraph AI 实践到理论系列”第一篇,咱以AI界的HelloWord 经典MNIST数据集为基础,在Android平台,基于TensorFlow,实现CNN的手写数字识别.Code~ Practice Environmen

tensorflow CNN 卷积神经网络中的卷积层和池化层的代码和效果图 因为很多 demo 都比较复杂,专门抽出这两个函数,写的 demo. 更多教程:http://www.tensorflownews.com #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf from PIL import Image import numpy img = Ima

1. 导入依赖包 #coding:utf-8 from gen_captcha import gen_captcha_text_and_image from gen_captcha import number from gen_captcha import alphabet from gen_captcha import ALPHABET import numpy as np import tensorflow as tf #tensorflow 2.生成验证码用于训练模型 text, imag

什么是TensorFlow?  TensorFlow是Google开发的一款神经网络的Python外部的结构包, 也是一个采用数据流图来进行数值计算的开源软件库.TensorFlow 让我们可以先绘制计算结构图, 也可以称是一系列可人机交互的计算操作, 然后把编辑好的Python文件 转换成 更高效的C++, 并在后端进行计算. 为什么要使用TensorFlow? TensorFlow 无可厚非地能被认定为 神经网络中最好用的库之一. 它擅长的任务就是训练深度神经网络.通过使用TensorFlo

最近在弄深度学习,从网上找了一些资料.这是基于Tensorflow的深度学习的验证码识别.https://cuijiahua.com/blog/2018/01/dl_5.html http://blog.topspeedsnail.com/archives/10858    看到一个关于发票识别的关键区域定位    https://blog.csdn.net/m0_38097087/article/details/80281835

上两篇详细的说明了验证码的识别,不过我们采用的是方法二,下面采用方法一.注意和方法二的区别. 验证码识别方法一: 把标签转为向量,向量长度为40.(4位数字验证码) 验证码的生成和tf.record的制作这部分代码不变. 一.训练识别模型 首先新建一个nets2文件夹,使用文件夹下的nets_factory.py.alexnet.py,我们使用的是原始的alexnet,不需要修改 nets_factory.py from __future__ import absolute_import fro

验证码的识别 主要分成四个部分:验证码的生成.将生成的图片制作成tfrecord文件.训练识别模型.测试模型 使用pyCharm作为编译器.本文先介绍前两个部分 验证码的识别有两种方法: 验证码识别方法一: 把标签转为向量,向量长度为40.(4位数字验证码) 例如有一个验证码为0782, 它的标签转为长度为40的向量.采用one-hot编码.1000000000 0000000100 0000000010 0010000000 其实就是把验证码作为索引值.数字存在,就将该位置的数值置为1 验证码

其中PIL为Python Imaging Library,已经是Python平台事实上的图像处理标准库了.PIL功能非常强大,但API却非常简单易用. PIL第三方库安装 pip install PIL Image 类是 PIL 库中一个非常重要的类,通过这个类来创建实例可以有直接载入图像文件,读取处理过的图像和通过抓取的方法得到的图像这三种方法. python中PIL模块中有一个叫做ImageEnhance的类,该类专门用于图像的增强处理,不仅可以增强(或减弱)图像的亮度.对比度.色度,还可以

1.工程目录 2.导入data和input_data.py 链接:https://pan.baidu.com/s/1EBNyNurBXWeJVyhNeVnmnA 提取码:4nnl 3.CNN.py import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import input_data mnist = input_data.read_data_sets('data/', one_hot=True) trainimg = mnist.tra

本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/50738311 1 CIFAR-10 数据集 CIFAR-10数据集是机器学习中的一个通用的用于图像识别的基础数据集.官网链接为:The CIFAR-10 dataset 下载使用的版本号是: 将其解压后(代码中包括自己主动解压代码).内容为: 2 測试代码 測试代码发布在GitHub:yhlleo 主要代码及作用: 文件 作用 cifa

本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/50738311 1 CIFAR-10 数据集 CIFAR-10数据集是机器学习中的一个通用的用于图像识别的基础数据集,官网链接为:The CIFAR-10 dataset 下载使用的版本是: 将其解压后(代码中包含自动解压代码),内容为: 2 测试代码 测试代码公布在GitHub:yhlleo 主要代码及作用: 文件 作用 cifar10

1.知识点 """ 验证码分析: 对图片进行分析: 1.分割识别 2.整体识别 输出:[3,5,7] -->softmax转为概率[0.04,0.16,0.8] ---> 交叉熵计算损失值 (目标值和预测值的对数) tf.argmax(预测值,2)验证码样例:[NAZP] [XCVB] [WEFW] ,都是字母的 """ 2.将数据写入TFRecords import tensorflow as tf import os os.env

CNN卷积神经网络处理Mnist数据集 CNN模型结构: 输入层:Mnist数据集(28*28) 第一层卷积:感受视野5*5,步长为1,卷积核:32个 第一层池化:池化视野2*2,步长为2 第二层卷积:感受视野5*5,步长为1,卷积核:64个 第二层池化:池化视野2*2,步长为2 全连接层:设置1024个神经元 输出层:0~9十个数字类别   代码实现: import tensorflow as tf #Tensorflow提供了一个类来处理MNIST数据 from tensorflow.exa

1.CNN结构:X-->CONV(relu)-->MAXPOOL-->CONV(relu)-->FC(relu)-->FC(softmax)-->Y 1.1 卷积层:提取特征,改变特征图的个数 卷积 tensorflow卷积函数,tf.nn.conv2d(input=x,filter=W_conv1,strides=[1,1,1,1],padding='SAME') 1.2 池化层:缩小图片,不改变特征图个数 针对卷积层输出的特征图结果,为了提取一定区域的主要特征,并减

三.训练识别模型 首先先拷贝一个nets文件夹,主要使用的是文件夹下的两个文件nets_factory.py.alexnet.py,用于导入训练使用的网络alexnet. nets_factory.py # Copyright 2016 The TensorFlow Authors. All Rights Reserved. # # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); # you may not