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沉沙
2019-02-19
来源 ：
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摘要：本篇文章探讨了大数据采集之快速识别验证码，CNN也能为爬虫保驾护航，希望阅读本篇文章以后大家有所收获，帮助大家对相关内容的理解更加深入。
本篇文章探讨了大数据采集之快速识别验证码，CNN也能为爬虫保驾护航，希望阅读本篇文章以后大家有所收获，帮助大家对相关内容的理解更加深入。
随着卷积网络的推广，现在有各种各样的快捷应用，例如识别验证码和数学公式等。本文介绍了一个便捷的验证码识别项目，读者可以借助它快速训练模型与识别验证码。
本项目使用卷积神经网络识别字符型图片验证码，其基于 TensorFlow 框架。它封装了非常通用的校验、训练、验证、识别和调用 API，极大地减低了识别字符型验证码花费的时间和精力。
项目地址：https://github.com/nickliqian/cnn_captcha
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。这里介绍一下使用传统的图像处理和机器学习算法，它们都涉及多种技术：
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
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：
1.2 目录结构
1.3 依赖项
tensorflow
flask
requests
PIL
matplotlib
本文由职坐标整理发布，学习更多的相关知识，请关注职坐标IT知识库！
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