【源码】基于PyTorch框架的验证码识别系统

项目简介

本项目是基于PyTorch深度学习框架构建的验证码识别系统，可对验证码图片进行识别与处理。项目涵盖了训练模型、测试模型以及将模型应用于验证码识别的完整流程，能快速准确地识别验证码，有效提升自动化处理效率。

项目的主要特性和功能

1. 采用卷积神经网络（CNN）进行验证码识别。
2. 具备模型训练功能，支持自定义训练集。
3. 提供模型测试功能，可评估模型准确性。
4. 能够将验证码图片转换为文本。
5. 可清理和统计验证码图片文件，并随机划分训练集和测试集。
6. 包含辅助工具函数，用于处理图片路径等常见任务。

安装使用步骤

假设用户已经下载了本项目的源码文件，可按以下步骤操作： 1. 安装依赖库 bash pip install torch torchvision opencv-python 2. 配置环境 - 设置CUDA环境（如有需要）。 - 配置config.py中的相关参数，如数据路径、模型参数等。 3. 数据准备 - 下载验证码图片数据集，并按要求存放。 - 使用count_files.py统计和清理验证码图片文件。 - 使用random_files.py随机划分验证码图片为训练集和测试集。 4. 训练模型 bash python cnn_train.py 5. 测试模型 bash python cnn_test.py 6. 识别验证码 ```python from cnn_translate import CAPTCHA_Translater import cv2 import utils

filename = '000998_3.jpg' img = cv2.imread(utils.get_img_path(filename)) translater = CAPTCHA_Translater() print(translater.translate(img)) ```

注意事项

1. 确保Python环境已正确配置，包含PyTorch等依赖库。
2. 根据实际需求修改config.py中的配置参数。
3. 数据准备阶段需按要求存放验证码图片。
4. 使用模型预测时，确保输入图片格式和大小符合模型要求。

下载地址

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