基于TensorFlow的CAPTCHA注册码识别实验

Posted on Edited on In Views:
  • 实验任务：使用TensorFlow实现CAPTCHA注册码的识别
  • 基本思路：采用 Captcha 库生成验证码，将验证码识别问题转化为分类问题，采用 CNN 网络模型进行训练，最终实现对验证码的破解。
  • 实验步骤：获取验证码训练集 → 构建卷积神经网络和全连接神经网络 → 定义损失函数以及优化方式 → 进行训练并保存训练结果。

获取验证码训练集

使用captcha库来生成验证码，captcha库可以使用anaconda很轻松下载，captcha库不仅可以用于生成图片验证码，还可以用来生成语音验证码。

  1. 我们将ImageCaptcha类实例化为image对象，构造函数的参数里指定宽度和高度。

image = ImageCaptcha(width=self.width, height=self.height)

  1. 存储训练数据。

    我们创建两个矩阵X和Y用以表示训练集的输入部分和输出部分，也就是验证码的图片数据存储以及验证码上所写的内容存储。

    1
    2
    X = np.zeros([batch_size, self.height, self.width, 1])
    Y = np.zeros([batch_size, self.char_num, self.classes])

    这两个矩阵的第一维参数都是batch_size，表示这一组训练集的个数。

    X的第二和第三位参数分别表示验证码的高度和宽度，最后一个参数表示这是1通道的黑白图片。

    Y的第二位参数表示此验证码上写了几个字符，第三位参数表示每个字符共有多少种选择，这是一条长为self.classes的向量，以独热编码的形式记录信息。

  2. 生成验证码

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
    while True:
        for i in range(batch_size):
            captcha_str = ''.join(random.sample(self.characters, self.char_num))
            img = image.generate_image(captcha_str).convert('L')
            img = np.array(img.getdata())
            X[i] = np.reshape(img, [self.height, self.width, 1]) / 255.0
            for j, ch in enumerate(captcha_str):
                Y[i, j, self.characters.find(ch)] = 1
        Y = np.reshape(Y, (batch_size, self.char_num * self.classes))
        yield X, Y

    首先，这个总体的无限循环是一个训练集的生成器，执行此代码后，会在最后的yield语句返回训练集X和Y，然后循环结束。下次再想生成验证码训练集时，会从yield语句（最后一句）开始，回到开头再执行一次循环。

    这样的好处是，以前都是将所有的训练数据全部准备好，然后手动分出很多batch，一个一个的训练，这样的话要求把所有的训练数据全部装入内存，很浪费内存空间。而使用这种生成器语句，如果我训练哪一个batch的数据，就立即生成数据并装入内存，用完再撤出内存，紧接着训练下一个batch的数据时，再立即生成然后将其装入内存。分批装入内存，节省了大量的内存空间。

    1
    random.sample(self.characters, self.char_num)

    此代码生成一个验证码字符串的随机变量，self.characters为62位的字符串（09AZa~z），self.char_num=4（生成4个字符）。

    1
    img = image.generate_image(captcha_str).convert('L')

    这句代码使用的是ImageCaptcha类的内置方法，将字符串变为图片。convert('L')：表示生成的是灰度图片，就是通道数为1的黑白图片。

    1
    X[i] = np.reshape(img, [self.height, self.width, 1]) / 255.0

    每个像素值都要除以255，这是为了归一化处理，因为灰度的范围是0255，这里除以255就让每个像素的值在01之间，目的是为了加快收敛速度。

    1
    2
    for j, ch in enumerate(captcha_str):
        Y[i, j, self.characters.find(ch)] = 1

    这里用以生成对应的测试集Y，j和ch用以遍历刚刚生成的随机字符串，j记录index（0~3，表示第几个字符），ch记录字符串中的字符。找到Y的第i条数据中的第j个字符，然后把62长度的向量和ch相关的那个置为1。

构建卷积神经网络和全连接神经网络

  1. conv2D

    1
    2
    def conv2d(self, x, W):
        return tf.nn.conv2d(x, W, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')

    这是2维卷积函数。x表示传入的待处理图片，W表示卷积核，strides=[1, 1, 1, 1]，其中第二个和第三个1分别表示x方向步长和y方向步长，padding='SAME'表示边界处理策略设为'SAME'，这样卷积处理完图片大小不变。

  2. max_pool_2x2

    1
    2
    def max_pool_2x2(self, x):
        return tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')

    这是2x2最大值池化函数。x表示待被池化处理的图片，ksize=[1, 2, 2, 1]，其中第二个和第三个2分别表示池化窗口高度和池化窗口宽度，strides和padding意义同上。

  3. weight_variable

    1
    2
    3
    def weight_variable(self, shape):
        initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1)
        return tf.Variable(initial)

    这就是一个很有意思的函数了，用这个函数的目的是从截断的正态分布中输出随机值。听着名字就不知道是个什么鬼，我们先看看正太分布的一个性质：

    在正态分布的曲线中，横轴区间（μ-σ，μ+σ）内的面积为68.268949%。

    横轴区间（μ-2σ，μ+2σ）内的面积为95.449974%。

    横轴区间（μ-3σ，μ+3σ）内的面积为99.730020%。

    X落在（μ-3σ，μ+3σ）以外的概率小于千分之三，在实际问题中常认为相应的事件是不会发生的，基本上可以把区间（μ-3σ，μ+3σ）看作是随机变量X实际可能的取值区间，这称之为正态分布的“3σ”原则。

    正态分布

    而从截断的正态分布中输出随机值的意思就是，同样也是随机生成的值，但是生成的值必须服从具有指定平均值和标准偏差的正态分布，如果生成的值大于平均值2个标准偏差的值则丢弃重新选择。换句话说，就是如果随机生成的值如果落在了(μ-2σ,μ+2σ)之外，就重新生成值，这样就保证了随机生成的值都在均值附近。

    扯了这么多，其实就是随机生成一组数，要求不要离中心点μ太远。

  4. bias_variable

    1
    2
    3
    def bias_variable(self, shape):
        initial = tf.constant(0.1, shape=shape)
        return tf.Variable(initial)

    生成一组全部都是0.1的常量数，没啥好说的。

  5. 构建第一层卷积神经网络

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    w_conv1 = self.weight_variable([5, 5, 1, 32])
    b_conv1 = self.bias_variable([32])
    h_conv1 = tf.nn.relu(tf.nn.bias_add(self.conv2d(x_images, w_conv1), b_conv1))
    h_pool1 = self.max_pool_2x2(h_conv1)
    h_dropout1 = tf.nn.dropout(h_pool1, keep_prob)
    conv_width = math.ceil(self.width / 2)
    conv_height = math.ceil(self.height / 2)

    w_conv1是卷积核，可以理解为一共有32个卷积核，每个卷积核的尺寸是(5, 5, 1)，即长度和宽度都是5，通道是1。每个卷积核对图片处理完就会产生一张特征图，32个卷积核对图片处理完后就会产生32个特征图，将这些特征图叠加排列，那么原本通道数为1的图片现在通道数变为图片的个数，也就是32。图片的尺寸变化为(?, 60, 160, 1) --> (?, 60, 160, 32)。

    随后又对图片进行一次池化处理，池化窗口为2×2，所以图片的长度和宽度都会变为原来的一半。图片的尺寸变化为(?, 60, 160, 32) → (?, 30, 80, 32)。

    随后又进行了一次dropout以防止过拟合，同时也是为了加大个别神经元的训练强度。

  6. 构建第二层卷积神经网络

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    w_conv2 = self.weight_variable([5, 5, 32, 64])
    b_conv2 = self.bias_variable([64])
    h_conv2 = tf.nn.relu(tf.nn.bias_add(self.conv2d(h_dropout1, w_conv2), b_conv2))
    h_pool2 = self.max_pool_2x2(h_conv2)
    h_dropout2 = tf.nn.dropout(h_pool2, keep_prob)
    conv_width = math.ceil(conv_width / 2)
    conv_height = math.ceil(conv_height / 2)

    w_conv2是第二层卷积神经网络的卷积核，共有64个，每个卷积核的尺寸是(5, 5, 32)，处理之后图片的尺寸变化为(?, 30, 80, 32) → (?, 30, 80, 64)。

    随后又对图片进行一次池化处理，池化窗口为2×2，所以图片的长度和宽度都会变为原来的一半。图片的尺寸变化为(?, 30, 80, 64) → (?, 15, 40, 64)。

    再进行一次dropout以防止过拟合，同时也是为了加大个别神经元的训练强度。

  7. 构建第三层卷积神经网络

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    w_conv3 = self.weight_variable([5, 5, 64, 64])
    b_conv3 = self.bias_variable([64])
    h_conv3 = tf.nn.relu(tf.nn.bias_add(self.conv2d(h_dropout2, w_conv3), b_conv3))
    h_pool3 = self.max_pool_2x2(h_conv3)
    h_dropout3 = tf.nn.dropout(h_pool3, keep_prob)
    conv_width = math.ceil(conv_width / 2)
    conv_height = math.ceil(conv_height / 2)

    w_conv3是第三层卷积神经网络的卷积核，共有64个，每个卷积核的尺寸是(5, 5, 64)，处理之后图片的尺寸变化为(?, 15, 40, 64) → (?, 15, 40, 64)。

    随后又对图片进行一次池化处理，池化窗口为2×2，所以图片的长度和宽度都会变为原来的一半。图片的尺寸变化为(?, 15, 40, 64) → (?, 8, 20, 64)，这里的15 / 2 = 8，是因为边界策略为SAME，那么遇到剩下还有不足4个像素的时候同样采取一次最大值池化处理。

    再进行一次dropout以防止过拟合，同时也是为了加大个别神经元的训练强度。

  8. 构建第一层全连接神经网络

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    conv_width = int(conv_width)
    conv_height = int(conv_height)
    w_fc1 = self.weight_variable([64 * conv_width * conv_height, 1024])
    b_fc1 = self.bias_variable([1024])
    h_dropout3_flat = tf.reshape(h_dropout3, [-1, 64 * conv_width * conv_height])
    h_fc1 = tf.nn.relu(tf.nn.bias_add(tf.matmul(h_dropout3_flat, w_fc1), b_fc1))
    h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc1, keep_prob)

    这里就把刚刚卷积神经网络的输出作为传统神经网络的输入了，w_fc1(10240, 1024)和b_fc1(1024)分别是这一层神经网络的参数以及bias。上面代码第五行将卷积神经网络的输出数据由(?, 8, 20, 64)转为了(?, 64 * 20 * 8)，可以很明显感觉出来把所有的数据拉成了一条一维向量，然后经过矩阵处理，这里的数据变为了(1024, 1)的形状。

  9. 构建第二层全连接神经网络

    1
    2
    3
    w_fc2 = self.weight_variable([1024, self.char_num * self.classes])
    b_fc2 = self.bias_variable([self.char_num * self.classes])
    y_conv = tf.add(tf.matmul(h_fc1_drop, w_fc2), b_fc2)

    再连接一次神经网络，这次不再需要添加激励函数了ReLu了，因为已经到达输出层，线性相加后直接输出就可以了，结果保存在y_conv变量里，最后将y_conv返回给调用函数。

    1
    y_conv = model.create_model(x, keep_prob)

    这是外层函数调用model后所得到的训练结果。

定义损失函数以及优化方式

1
cross_entropy = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(labels=y_, logits=y_conv))

由于识别验证码本质上是对验证码中的信息进行分类，所以我们这里使用cross_entropy的方法来衡量损失。

1
train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy)

优化方式选择的是AdamOptimizer，学习率设置比较小，为1e-4，防止学习的太快而训练不好。

进行训练并保存训练结果

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    step = 1
    while True:
        batch_x, batch_y = next(captcha.gen_captcha(64))
        _, loss = sess.run([train_step, cross_entropy], feed_dict={x: batch_x, y_: batch_y, keep_prob: 0.75})
        print('step:%d,loss:%f' % (step, loss))
        if step % 100 == 0:
            batch_x_test, batch_y_test = next(captcha.gen_captcha(100))
            acc = sess.run(accuracy, feed_dict={x: batch_x_test, y_: batch_y_test, keep_prob: 1.})
            print('###############################################step:%d,accuracy:%f' % (step, acc))
            if acc > 0.99:
                saver.save(sess, "capcha_model.ckpt")
                break
        step += 1

从第二行开始进入训练部分，首先我们需要初始化变量，然后进入一个循环，直到训练的准确度高于99%才会停止训练，否则会一直训练下去。

1
batch_x, batch_y = next(captcha.gen_captcha(64))

用于生成训练集，每次生成64条训练数据，输入部分保存在batch_x里，输出部分保存在batch_y里，每次循环到这里就会再次读入64条训练数据。

1
_, loss = sess.run([train_step, cross_entropy], feed_dict={x: batch_x, y_: batch_y, keep_prob: 0.75})

开始训练，loss记录损失，_变量不记录任何东西，我debug下来每次_里面都是空，可能只是为了语法的需要，这里必须有个变量接受点什么。

1
2
3
4
5
6
7
if step % 100 == 0:
    batch_x_test, batch_y_test = next(captcha.gen_captcha(100))
    acc = sess.run(accuracy, feed_dict={x: batch_x_test, y_: batch_y_test, keep_prob: 1.})
    print('###############################################step:%d,accuracy:%f' % (step, acc))
    if acc > 0.99:
        saver.save(sess, "capcha_model.ckpt")
        break

每训练一百次，就会进行一次Test。具体操作是，生成100条测试数据，和之前生成训练数据是一个方法，然后直接进行测试，如果准确度高于99%那么就停止训练，把训练好的模型放在"capcha_model.ckpt"这个文件里面，可以供以后使用。如果没有达到99%的准确度就继续训练。

六、完整代码

train_captcha.py

训练的主代码

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
import tensorflow as tf
import generate_captcha
import captcha_model

if __name__ == '__main__':
    captcha = generate_captcha.GenerateCaptcha()  # 创建一个验证码对象
    width, height, char_num, characters, classes = captcha.get_parameter()  # 获取此验证码对象的各种属性

    # x：训练集输入占位符
    # y：训练集输出占位符
    # keep_prob：dropout处理保留此神经元的概率占位符
    x = tf.placeholder(tf.float32, [None, height, width, 1])
    y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, char_num * classes])
    keep_prob = tf.placeholder(tf.float32)

    # 生成训练模型对象
    model = captcha_model.CaptchaModel(width, height, char_num, classes)
    # y_conv: 模型训练完的结果
    y_conv = model.create_model(x, keep_prob)
    # 损失函数，用cross_entropy来描述损失
    cross_entropy = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(labels=y_, logits=y_conv))
    # 优化器，选用AdamOptimizer
    train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy)

    # 将训练完的结果reshape为(?, 4, 62)的形状
    predict = tf.reshape(y_conv, [-1, char_num, classes])
    # 将真实值也reshape为(?, 4, 62)的形状
    real = tf.reshape(y_, [-1, char_num, classes])
    # 计算预测正确的个数
    correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(predict, 2), tf.argmax(real, 2))
    # 转型为浮点数格式
    correct_prediction = tf.cast(correct_prediction, tf.float32)
    # 求均值，就是准确率
    accuracy = tf.reduce_mean(correct_prediction)

    # 等模型训练好后，可以用saver保存模型，便于以后使用
    saver = tf.train.Saver()
    with tf.Session() as sess:
        # 初始化参数
        sess.run(tf.global_variables_initializer())
        step = 1
        while True:
            # batch_x和batch_y存储64条训练数据的输入和输出值
            batch_x, batch_y = next(captcha.gen_captcha(64))
            # loss存储本次训练的损失值
            _, loss = sess.run([train_step, cross_entropy], feed_dict={x: batch_x, y_: batch_y, keep_prob: 0.75})
            print('step:%d,loss:%f' % (step, loss))
            # 每进行100次，就进行一次测试
            if step % 100 == 0:
                # 获取100条测试数据
                batch_x_test, batch_y_test = next(captcha.gen_captcha(100))
                acc = sess.run(accuracy, feed_dict={x: batch_x_test, y_: batch_y_test, keep_prob: 1.})
                print('###############################################step:%d,accuracy:%f' % (step, acc))
                # 如果测试准确度在99%以上就退出，否则继续训练
                if acc > 0.99:
                    saver.save(sess, "capcha_model.ckpt")
                    break
            step += 1

generate_captcha.py

生成验证码的类

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
from captcha.image import ImageCaptcha
import numpy as np
import random
import string


class GenerateCaptcha:
    def __init__(self,
                 width=160,
                 height=60,
                 char_num=4,
                 characters=string.digits + string.ascii_uppercase + string.ascii_lowercase):
        """
        GenerateCaptcha类的构造函数
        :param width: 验证码图片的宽
        :param height: 验证码图片的高
        :param char_num: 验证码字符个数
        :param characters: 验证码组成字符串，其中包含总数字串(0~9)+大写字母串(A~Z)+小写字母串(a~z)
        """
        self.width = width
        self.height = height
        self.char_num = char_num
        self.characters = characters
        self.classes = len(characters)

    def gen_captcha(self, batch_size=50):
        """
        生成一组验证码训练数据
        :param batch_size:用以指定这一组训练数据的个数
        :return:X（这一组训练数据的输入X）, Y（这一组训练数据的输出Y）
        """

        # 验证码图片对象，这里只限定了尺寸，还没有写内容
        image = ImageCaptcha(width=self.width, height=self.height)
        # X:用以存放训练数据的输入部分
        # batch_size: 这一组训练数据共有batch_size个
        # self.height: 每一个训练数据（验证码）的高度
        # self.width: 每一个训练数据（验证码）的宽度
        # 1: 每一个训练数据（验证码）的通道数，因为是黑白图片所以为1
        X = np.zeros([batch_size, self.height, self.width, 1])

        # Y:用以存放训练数据的输出部分
        # batch_size: 这一组训练数据共有batch_size个
        # self.char_num: 每一个训练数据（验证码）的内容中包含几个字符
        # self.classes: 这个字符的内容是什么（这是一个长度为62的向量，因为10个数字加26个大写字母加26个小写字母长度为62，只有一个值为1，表示这个字符内容，其他都是0）
        Y = np.zeros([batch_size, self.char_num, self.classes])

        while True:
            for i in range(batch_size):
                # random.sample(self.characters, self.char_num)用于生成一个验证码字符串随机变量
                # self.characters：62位字符串（0~9A~Za~z）
                # self.char_num：4（生成4个字符）
                # captcha_str用以将转好的随机变量转为字符串类型
                captcha_str = ''.join(random.sample(self.characters, self.char_num))

                # 用内置方法，将字符串变为图片
                # convert('L')：表示生成的是灰度图片，就是通道数为1的黑白图片
                img = image.generate_image(captcha_str).convert('L')
                # 将生成好的图片数据转成np.array类型
                img = np.array(img.getdata())
                # reshape一下此图片的格式，让他的高度和宽度符合要求
                # 每个像素值都要除以255，这是为了归一化处理，因为灰度的范围是0~255，这里除以255就让每个像素的值在0~1之间，加快收敛速度
                # 将此图片信息放入X的第i个位置，表示这是训练集的第i条数据
                X[i] = np.reshape(img, [self.height, self.width, 1]) / 255.0

                # 这里用以生成对应的测试集
                # j和ch用以遍历刚刚生成的随机字符串，j记录index（0~3，表示第几个字符），ch记录字符串中的字符
                for j, ch in enumerate(captcha_str):
                    # 找到Y的第i条数据中，第j个字符，然后把62长度的向量和ch相关的那个置位1
                    Y[i, j, self.characters.find(ch)] = 1
            # 重新整理一下Y，第一维度依然是batch_size，后面把char_num和classes相乘，整合成一条向量
            Y = np.reshape(Y, (batch_size, self.char_num * self.classes))
            yield X, Y

    def get_parameter(self):
        return self.width, self.height, self.char_num, self.characters, self.classes

captcha_model.py

训练模型的类

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
import tensorflow as tf
import math


class CaptchaModel:
    def __init__(self,
                 width=160,
                 height=60,
                 char_num=4,
                 classes=62):
        """
        训练模型类的构造函数
        :param width: 验证码宽度
        :param height: 验证码高度
        :param char_num: 验证码内字符数
        :param classes: 验证码待选字符个数
        """
        self.width = width
        self.height = height
        self.char_num = char_num
        self.classes = classes

    def conv2d(self, x, W):
        """
        2维卷积函数
        strides=[1, 1（x方向步长）, 1（y方向步长）, 1]
        padding='SAME'（边界处理策略，设为'SAME'卷积处理完图片大小不变）
        :param x: 被卷积处理的图片
        :param W: 卷积核
        :return: 卷积处理完的图片
        """
        return tf.nn.conv2d(x, W, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')

    def max_pool_2x2(self, x):
        """
        2x2最大值池化函数
        ksize=[1, 2（池化窗口高度）, 2(池化窗口高度), 1]
        strides=[1, 1（x方向步长）, 1（y方向步长）, 1]
        padding='SAME'
        :param x: 待被池化处理的图片
        :return: 处理好的图片
        """
        return tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')

    def weight_variable(self, shape):
        # 截断式正态分布生成变量
        initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1)
        return tf.Variable(initial)

    def bias_variable(self, shape):
        # 生成一组常量
        initial = tf.constant(0.1, shape=shape)
        return tf.Variable(initial)

    def create_model(self, x_images, keep_prob):
        # first layer
        w_conv1 = self.weight_variable([5, 5, 1, 32])
        b_conv1 = self.bias_variable([32])
        # 第一次卷积 (?, 60, 160, 1) --> (?, 60, 160, 32)
        h_conv1 = tf.nn.relu(tf.nn.bias_add(self.conv2d(x_images, w_conv1), b_conv1))
        # 第一次池化 (?, 60, 160, 32) --> (?, 30, 80, 32)
        h_pool1 = self.max_pool_2x2(h_conv1)
        # 第一层dropout
        h_dropout1 = tf.nn.dropout(h_pool1, keep_prob)
        conv_width = math.ceil(self.width / 2)
        conv_height = math.ceil(self.height / 2)

        # second layer
        w_conv2 = self.weight_variable([5, 5, 32, 64])
        b_conv2 = self.bias_variable([64])
        # 第二次卷积 (?, 30, 80, 32) --> (?, 30, 80, 64)
        h_conv2 = tf.nn.relu(tf.nn.bias_add(self.conv2d(h_dropout1, w_conv2), b_conv2))
        # 第二次池化 (?, 30, 80, 64) --> (?, 15, 40, 64)
        h_pool2 = self.max_pool_2x2(h_conv2)
        # 第二层dropout
        h_dropout2 = tf.nn.dropout(h_pool2, keep_prob)
        conv_width = math.ceil(conv_width / 2)
        conv_height = math.ceil(conv_height / 2)

        # third layer
        w_conv3 = self.weight_variable([5, 5, 64, 64])
        b_conv3 = self.bias_variable([64])
        # 第三次卷积 (?, 15, 40, 64) --> (?, 15, 40, 64)
        h_conv3 = tf.nn.relu(tf.nn.bias_add(self.conv2d(h_dropout2, w_conv3), b_conv3))
        # 第三次池化 (?, 15, 40, 64) --> (?, 8, 20, 64)
        h_pool3 = self.max_pool_2x2(h_conv3)
        # 第三层dropout
        h_dropout3 = tf.nn.dropout(h_pool3, keep_prob)
        conv_width = math.ceil(conv_width / 2)
        conv_height = math.ceil(conv_height / 2)

        # 第一层全连接神经网络
        conv_width = int(conv_width)
        conv_height = int(conv_height)
        # 第一层权值 (64 * 20 * 8, 1024)
        w_fc1 = self.weight_variable([64 * conv_width * conv_height, 1024])
        # 第一层bias (1, 1024)
        b_fc1 = self.bias_variable([1024])
        # 将CNN的输出结果展开成一条线，shape为(64 * 20 * 8, 1)
        h_dropout3_flat = tf.reshape(h_dropout3, [-1, 64 * conv_width * conv_height])
        # 神经网络处理，激发函数选择relu (64 * 20 * 8, 1) --> (1024, 1)
        h_fc1 = tf.nn.relu(tf.nn.bias_add(tf.matmul(h_dropout3_flat, w_fc1), b_fc1))
        # dropout处理
        h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc1, keep_prob)

        # second fully layer
        w_fc2 = self.weight_variable([1024, self.char_num * self.classes])
        b_fc2 = self.bias_variable([self.char_num * self.classes])
        # 神经网络处理, (1024, 1) --> (4 * 62, 1)
        y_conv = tf.add(tf.matmul(h_fc1_drop, w_fc2), b_fc2)

        return y_conv

predict_captcha.py

我们把训练好的模型保存起来，之后可以使用此代码去识别任意的验证码，只要图片输入的要求符合高60宽160且1通道黑白图片即可。这个类上面我没讲解，我也没机会试，因为训练时间太久了我还没训出来呢，据说GPU训练需要4~5个小时，CPU训练的话需要20小时，大家训练好了可以拿去试试。

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
from PIL import Image
import tensorflow as tf
import numpy as np
import sys
import generate_captcha
import captcha_model

if __name__ == '__main__':
    captcha = generate_captcha.GenerateCaptcha()
    width, height, char_num, characters, classes = captcha.get_parameter()

    gray_image = Image.open(sys.argv[1]).convert('L')
    img = np.array(gray_image.getdata())
    test_x = np.reshape(img, [height, width, 1]) / 255.0
    x = tf.placeholder(tf.float32, [None, height, width, 1])
    keep_prob = tf.placeholder(tf.float32)

    model = captcha_model.CaptchaModel(width, height, char_num, classes)
    y_conv = model.create_model(x,keep_prob)
    predict = tf.argmax(tf.reshape(y_conv, [-1,char_num, classes]),2)
    init_op = tf.global_variables_initializer()
    saver = tf.train.Saver()
    gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.95)
    with tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=False, gpu_options=gpu_options)) as sess:
        sess.run(init_op)
        saver.restore(sess, "capcha_model.ckpt")
        pre_list = sess.run(predict, feed_dict={x: [test_x], keep_prob: 1})
        for i in pre_list:
            s = ''
            for j in i:
                s += characters[j]
            print(s)
Image