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use cnn recognize captcha by tensorflow. 本项目针对字符型图片验证码，使用tensorflow实现卷积神经网络，进行验证码识别。
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# cnn_captcha use CNN recognize captcha by tensorflow. 本项目针对字符型图片验证码，使用tensorflow实现卷积神经网络，进行验证码识别。 项目封装了比较通用的**校验、训练、验证、识别、API模块**，极大的减少了识别字符型验证码花费的时间和精力。 项目已经帮助很多同学高效完成了验证码识别任务。 如果你在使用过程中出现了bug和做了良好的改进，欢迎提出issue和PR，作者会尽快回复，希望能和你共同完善项目。 如果你需要识别点选、拖拽类验证码，或者有目标检测需求，也可以参考这个项目[nickliqian/darknet_captcha](https://github.com/nickliqian/darknet_captcha)。 # 时间表 #### 2018.11.12 初版Readme.md #### 2018.11.21 加入关于验证码识别的一些说明 #### 2018.11.24 优化校验数据集图片的规则 #### 2018.11.26 新增`train_model_v2.py`文件，训练过程中同时输出训练集和验证集的准确率 #### 2018.12.06 新增多模型部署支持，修复若干bug #### 2018.12.08 优化模型识别速度，支持api压力测试和统计耗时 #### 2019.02.19 1. 新增一种准确率计算方式 2. TAG: v1.0 #### 2019.04.12 1. 只保留一种`train_model.py`文件 2. 优化代码结构 3. 把通用配置抽取到`sample_config.json`和`captcha_config.json` 4. 修复若干大家在issue提出的问题 #### 2019.06.01 1. 完善readme文档，文档不长，请大家一定要读完~ 2. 使用cnnlib目录存放神经网络结构代码 3. 做了一版训练数据统计，大家可以参考我们的训练次数、时长和准确率 4. TAG: v2.0 # 目录 <a href="#项目介绍">1 项目介绍</a> - <a href="#关于验证码识别">1.1 关于验证码识别</a> - <a href="#目录结构">1.2 目录结构</a> - <a href="#依赖">1.3 依赖</a> - <a href="#模型结构">1.4 模型结构</a> <a href="#如何使用">2 如何使用</a> - <a href="#数据集">2.1 数据集</a> - <a href="#配置文件">2.2 配置文件</a> - <a href="#验证和拆分数据集">2.3 验证和拆分数据集</a> - <a href="#训练模型">2.4 训练模型</a> - <a href="#批量验证">2.5 批量验证</a> - <a href="#启动WebServer">2.6 启动WebServer</a> - <a href="#调用接口识别">2.7 调用接口识别</a> - <a href="#部署">2.8 部署</a> - <a href="#部署多个模型">2.9 部署多个模型</a> - <a href="#在线识别">2.10 在线识别</a> <a href="#说明">3 统计数据</a> - <a href="#训练数据统计">3.1 训练数据统计</a> - <a href="#压力测试">3.2 压力测试</a> <a href="#开发说明">4 开发说明</a> <a href="#已知BUG">5 已知BUG</a> # 1 项目介绍 ## 1.1 关于验证码识别 验证码识别大多是爬虫会遇到的问题，也可以作为图像识别的入门案例。目前通常使用如下几种方法： | 方法名称 | 相关要点 | | ------ | ------ | | tesseract | 仅适合识别没有干扰和扭曲的图片，训练起来很麻烦 | | 其他开源识别库 | 不够通用，识别率未知 | | 付费OCR API | 需求量大的情形成本很高 | | 图像处理+机器学习分类算法 | 涉及多种技术，学习成本高，且不通用 | | 卷积神经网络 | 一定的学习成本，算法适用于多类验证码 | 这里说一下使用传统的**图像处理和机器学习算法**，涉及多种技术： 1. 图像处理 - 前处理（灰度化、二值化） - 图像分割 - 裁剪（去边框） - 图像滤波、降噪 - 去背景 - 颜色分离 - 旋转 2. 机器学习 - KNN - SVM 使用这类方法对使用者的要求较高，且由于图片的变化类型较多，处理的方法不够通用，经常花费很多时间去调整处理步骤和相关算法。 而使用**卷积神经网络**，只需要通过简单的前处理，就可以实现大部分静态字符型验证码的端到端识别，效果很好，通用性很高。 这里列出目前**常用的验证码**生成库： >参考：[Java验证全家桶](https://www.cnblogs.com/cynchanpin/p/6912301.html) | 语言 | 验证码库名称 | 链接 | 样例 | | ------ | ------ | ------ | ------ | | Java | JCaptcha | [示例](https://jcaptcha.atlassian.net/wiki/spaces/general/pages/1212427/Samples+tests) |    | | Java | JCaptcha4Struts2 | | | | Java | SimpleCaptcha | [例子](https://www.oschina.net/p/simplecaptcha) |    | | Java | kaptcha | [例子](https://github.com/linghushaoxia/kaptcha) |    | | Java | patchca | |  | | Java | imageRandom | | | | Java | iCaptcha | |  | | Java | SkewPassImage | |  | | Java | Cage | |   | | Python | captcha | [例子](https://github.com/nickliqian/cnn_captcha/blob/master/gen_image/gen_sample_by_captcha.py) |  | | Python | pycapt | [例子](https://github.com/aboutmydreams/pycapt) |  | | PHP | Gregwar/Captcha | [文档](https://github.com/Gregwar/Captcha) | | | PHP | mewebstudio/captcha | [文档](https://github.com/mewebstudio/captcha) | | ## 1.2 目录结构 ### 1.2.1 基本配置 | 序号 | 文件名称 | 说明 | | ------ | ------ | ------ | | 1 | `conf/` | 配置文件目录 | | 2 | `sample/` | 数据集目录 | | 3 | `model/` | 模型文件目录 | | 4 | `cnnlib/` | 封装CNN的相关代码目录 | ### 1.2.2 训练模型 | 序号 | 文件名称 | 说明 | | ------ | ------ | ------ | | 1 | verify_and_split_data.py |
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