【源码】基于Java和Python的验证码识别系统

项目简介

本项目是基于深度学习技术的验证码识别系统，借助神经网络模型对验证码图片进行识别，实现自动化验证码识别。适用于自动化登录、机器人操作等各类需要验证码识别的应用场景。

项目的主要特性和功能

1. 预处理模块：用Java对验证码图片做预处理，涵盖灰度化、二值化、去噪和分割等步骤，为后续神经网络识别提供合适输入数据。
2. 训练模块：利用Python和LeNet - 5神经网络模型训练，包含数据预处理、模型构建、训练和优化等步骤，生成可用于识别的神经网络模型。
3. 识别模块：运用训练好的神经网络模型对预处理后的验证码图片识别，输出识别结果。
4. 服务模块：通过Flask构建Web服务接口，提供验证码识别服务，客户端可通过HTTP请求发送验证码图片，服务端处理并返回识别结果。

安装使用步骤

前提条件

确保已安装Python环境及所需库，如numpy、pickle、theano等；Java环境已配置好且可使用相关命令；安装Flask框架以构建Web服务。

步骤

1. 配置环境：确保Python和Java环境配置好，安装所有必需的库和框架。
2. 运行训练模块：运行Python脚本进行模型训练，可使用提供的训练数据，也可自行准备数据集。
3. 启动服务模块：运行Flask应用，启动Web服务接口，确保在正确端口启动服务并配置好相关路由处理函数。
4. 测试和使用：通过HTTP请求发送验证码图片到服务端，测试服务的识别功能。

下载地址

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