识别汉字验证码是一项具有挑战性的任务，因为汉字的复杂性和多样性使得传统的图像识别技术往往难以准确识别。本文将介绍一种基于深度学习的方法来识别汉字验证码，并提供完整的代码示例，让读者能够轻松地运行和测试。
- 数据收集与预处理 首先，我们需要收集大量的汉字验证码样本作为训练数据。可以通过爬取网站上的验证码图片或者手动创建验证码来获取样本。收集到的验证码图片需要进行预处理，包括灰度化、二值化、去噪等操作，以便于后续的识别工作。
python
import cv2 import numpy as np
读取验证码图片
image = cv2.imread('captcha.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
图片灰度化
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
二值化处理
_, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)
图片去噪
kernel = np.ones((3, 3), np.uint8) cleaned_image = cv2.morphologyEx(binary, cv2.MORPH_CLOSE, kernel) 2. 构建深度学习模型 接下来，我们使用深度学习模型来训练识别汉字验证码。在这里，我们选择使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）作为模型，因为CNN在图像识别任务中具有很好的效果。
python
import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, models
构建CNN模型
model = models.Sequential([ layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)), layers.MaxPooling2D((2, 2)), layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'), layers.MaxPooling2D((2, 2)), layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'), layers.Flatten(), layers.Dense(64, activation='relu'), layers.Dense(10, activation='softmax') ])
编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) 3. 模型训练与评估 将预处理后的验证码图片作为训练数据，同时将验证码的标签作为对应的标签进行训练。然后，对模型进行训练，并评估其性能。
python
加载数据集
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = ...
数据预处理
train_images = train_images.reshape((60000, 28, 28, 1)).astype('float32') / 255 test_images = test_images.reshape((10000, 28, 28, 1)).astype('float32') / 255
模型训练
model.fit(train_images, train_labels, epochs=5, batch_size=64, validation_split=0.2)
模型评估
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels) print('Test accuracy:', test_acc) 4. 验证码识别 最后，我们使用训练好的模型来识别新的验证码图片。
python
预测验证码
predictions = model.predict(cleaned_image) predicted_label = np.argmax(predictions) print('Predicted label:', predicted_label) 更多内容联系1436423940
