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python 驗證碼識別端到端

驗證碼是根據隨機字元生成一幅圖片,然後在圖片中加入干擾象素,使用者必須手動填入,防止有人利用機器人自動批量註冊、灌水、發垃圾廣告等等 。

驗證碼的作用是驗證使用者是真人還是機器人;設計理念是對人友好,對機器難。

TensorFlow練習20: 使用深度學習破解驗證碼

上圖是常見的字元驗證碼,還有一些驗證碼使用提問的方式。

我們先來看看破解驗證碼的幾種方式:

  1. 人力打碼(基本上,打碼任務都是大型網站的驗證碼,用於自動化註冊等等)
  2. 找到能過驗證碼的漏洞
  3. 最後一種是字元識別,這是本帖的關注點

我上網查了查,用Tesseract OCR、OpenCV等等其它方法都需把驗證碼分割為單個字元,然後識別單個字元。分割驗證碼可是人的強項,如果字元之間相互重疊,那機器就不容易分割了。

本帖實現的方法不需要分割驗證碼,而是把驗證碼做為一個整體進行識別。

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使用深度學習+訓練資料+大量計算力,我們可以在幾天內訓練一個可以破解驗證碼的模型,當然前提是獲得大量訓練資料。

獲得訓練資料方法:

  1. 手動(累死人系列)
  2. 破解驗證碼生成機制,自動生成無限多的訓練資料
  3. 打入敵人內部(臥底+不要臉+不要命+多大仇系列)

我自己做一個驗證碼生成器,然後訓練CNN模型破解自己做的驗證碼生成器。

我覺的驗證碼機制可以廢了,單純的增加驗證碼難度只會讓人更難識別,使用CNN+RNN,機器的識別準確率不比人差。Google已經意識到了這一點,他們現在使用機器學習技術檢測異常流量。

驗證碼生成器

123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142fromcaptcha.image importImageCaptcha# pip install captchaimportnumpy asnpimportmatplotlib.pyplot aspltfromPIL importImageimportrandom# 驗證碼中的字元, 就不用漢字了number=['0','1','2','3','4','5','6','7','8','9']alphabet=['a','b'
,'c','d','e','f','g','h','i','j','k','l','m','n','o','p','q','r','s','t','u','v','w','x','y','z']ALPHABET

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