【源码】基于PythonTensorFlowDjango的验证码识别系统

项目简介

本项目是基于Python、TensorFlow和Django构建的验证码识别系统。借助卷积神经网络（CNN）搭建验证码识别模型，并结合Django框架实现自动登录功能。系统可自动获取网页上的验证码图片，运用训练好的模型进行识别，自动填写验证码以完成网站自动登录。

项目的主要特性和功能

1. 构建验证码识别模型：利用TensorFlow框架构建卷积神经网络（CNN）模型用于验证码识别。
2. 数据预处理：把生成的验证码图片转换为灰度图像，调整大小以适配模型输入。
3. 字符到向量转换：将验证码文本转换为向量，作为模型的输入标签。
4. 模型训练：使用大量生成的验证码图片及对应标签训练模型，提升识别准确率。
5. 验证码获取与识别：借助Selenium模拟浏览器操作，获取网页验证码图片，用训练好的模型进行识别。
6. 自动登录：将识别出的验证码结果自动填入登录框，模拟登录过程。

安装使用步骤

1. 环境准备：安装Python 3.7、Django 2.2、TensorFlow和selenium。
2. 代码获取：下载项目的源码文件。
3. 环境配置：配置Django项目的设置，涵盖数据库连接、中间件等。
4. 模型训练：运行代码中的训练脚本，训练验证码识别模型。
5. 运行应用：运行Django开发服务器，访问网站进行验证码识别和自动登录测试。

注：代码包含多个文件和模块，需按项目结构正确组织和运行。且项目的训练和识别效果取决于生成的验证码样本质量和模型训练深度，可能需进一步优化以提高识别准确率。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】