验证码识别多输出模型

Posted 2021-04-24 深度学习从入门到放弃

    前面我们使用了Python-tesseract进行验证码的识别。不过我们发现一个问题，稍微复杂一点的验证码它就识别不出来了。

    本章我们就来实现一个自己的验证码识别程序。我们使用的是CNN多输出的方式来进行验证码的识别。CNN多输出在很多场景都有用到如：ACGAN，Yolo等。

数据生成  captcha

    首先是数据集，我们使用了captcha来生成验证码图片。captcha 是用 python 写的生成验证码的库，它支持图片验证码和语音验证码，我们使用的是它生成图片验证码的功能。由于比较简单，这里就直接给代码。

from captcha.image import ImageCaptchaimport randomimport stringimport os
# 修改为对应的地址 （先创建好）train_path=r'E:\DataSets\Digitalverificationcode\train_image'val_path=r'E:\DataSets\Digitalverificationcode\val_image'
# 生成图片def gen_image(path,num): # 字符 A~Z + 0~9 characters=string.digits+string.ascii_uppercase # print(characters)  width,height,n_len,n_class=160,40,4,len(characters) # 生成160*40的图片 generator=ImageCaptcha(width=width,height=height) for i in range(num): random_str=''.join([random.choice(characters) for j in range(4)]) # 随机生成图片 img=generator.generate_image(random_str) # 防止重名报错停止运行 try: img.save(os.path.join(path,'%s.jpg'%random_str)) except: continue print('done')
# 数据生成gen_image(train_path,20000)gen_image(val_path,1000)

    运行上述代码，我们就可以在对应的文件夹中看见如下的图片，并且图片内的验证码就是图片的命名，这会方便我们后面进行读取。当然写成CSV的格式也是可以的。

网络搭建  CNN

    接着，我们搭建网络结果，这次搭建的网络和我们之前搭建的网络有所不同，之前搭建的单输入单输出的网络结构，在这里我们要搭建的是单输入多输出的网络结构，因为每张图片其实对应的是4个标签。对应的网络结构图如下：

    模型搭建这块，如果你已经学会如何搭建VGG，ResNet等网络。我想对你来说是比较简单的。代码如下：

import tensorflow.keras as kerasimport osimport randomimport cv2import numpy as np
# 搭建模型def create_model(input): x=keras.layers.Conv2D(64,kernel_size=(3,3),padding='same', activation='relu')(input) for i in range(3): x=keras.layers.Conv2D(64*(i+1),kernel_size=(3,3),padding='same', activation='relu')(x) x=keras.layers.Conv2D(64*(i+1),kernel_size=(3,3),strides=2, padding='same',activation='relu')(x) x=keras.layers.BatchNormalization()(x)
 x=keras.layers.MaxPool2D()(x) x=keras.layers.Flatten()(x) x=keras.layers.Dropout(0.5)(x) x=[keras.layers.Dense(36,activation='softmax')(x) for i in range(4)] model=keras.models.Model(inputs=input,outputs=x) return model

数据加载  generator

    接着是加载数据，我们需要读取图片的路径，然后把标签换成对应的字符索引。并把数据封装成生成器的格式，避免内存溢出。最后记得将标签独热编码。

# 读取数据集地址和标签信息def load_data(path,data_split=0.9): print('loading_data...') str='0123456789ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ' image_paths=[os.path.join(path,p) for p in os.listdir(path)]  # 将 字符转换为 索引 8AFS ==>[8,10,15,28] label_=[label.split('.')[0] for label in os.listdir(path)] label=[] for i in label_: lab=[] for j in i: lab.append(str.index(j)) label.append(lab)
 # 打乱数据集 seed_=random.randint(1,100) random.seed(seed_) random.shuffle(image_paths) random.seed(seed_) random.shuffle(label)
 # 分割数据集 num=int(len(image_paths)*data_split) x_train=image_paths[:num] y_train=label[:num] x_test=image_paths[num:] y_test=label[num:] print('done') return x_train,y_train,x_test,y_test
# 数据生成器def gen_data(image_paths,labels,batch_size): while True: data=[] label=[] for index,image_path in enumerate(image_paths): # print(image_path) 图片处理 image=cv2.imread(image_path) image=cv2.resize(image,(160,40)) data.append(image) label.append(labels[index]) # 当数组中存在一个批次的数据之后返回 if len(data)==batch_size: data=np.array(data) data=data.reshape(-1,40,160,3)/255. label=np.array(label) # y 对应4个输出，一个batch的数据 以及36分类 y=np.zeros([4,batch_size,36]) for i in range(batch_size): for idx,row_i in enumerate(label[i]): y[idx,i,row_i] =1 y=[yy for yy in y] yield data,y data=[] label=[]

    使用如下的方式查看生成器生成的数据是否图片和标签一一对应，如果没有问题，就可以编写训练代码了。

训练和测试  train&test

    训练代码如下，由于前面我们以及把需要用到的东西写好了，这里我们只需要简单的调用一下就可以进行训练了。

if __name__ == '__main__': batch_size=32 train_path=r'E:\DataSets\Digitalverificationcode\train_image'
 x_train,y_train,x_test,y_test=load_data(train_path) input=keras.layers.Input((40,160,3)) model=create_model(input)
 model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer=keras.optimizers.Adam(lr=3e-4), metrics=['acc']) model.fit_generator(gen_data(x_train,y_train,batch_size), steps_per_epoch=len(x_train)//batch_size, validation_data=gen_data(x_test,y_test,batch_size), validation_steps=len(x_test)//batch_size, epochs=5) model.save('yzm_.h5')

    训练结束之后，我们就可以使用测试集来进行测试了。注意在图片处理的时候要和训练时一致。

import tensorflow.keras as kerasimport osimport cv2import numpy as np
val_path=r'E:\DataSets\Digitalverificationcode\val_image'str='0123456789ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ'
model=keras.models.load_model('yzm_.h5')image_paths=[os.path.join(val_path,path) for path in os.listdir(val_path)]
num=0for index ,image_path in enumerate(image_paths): image=cv2.imread(image_path) img=image.copy()
 image=cv2.resize(image,(160,40)) image=image.reshape(-1,40,160,3)/255. p=model.predict(image) y=np.argmax(np.array(p),axis=2)[:,0] char=''.join([str[x] for x in y]) cv2.putText(img,char,(5,15),cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX,.5, (255,0,255),1) cv2.imshow('img',img) cv2.waitKey(0)

测试效果