引言
验证码(CAPTCHA)是一种用于区分人类用户与自动化程序的安全机制,广泛应用于注册、登录、投票等场景。随着深度学习的发展,机器已经具备较高的验证码识别能力,使得构建自动化识别系统成为可能。本文将介绍一种基于 PyTorch 框架的验证码识别系统,从数据生成到模型部署的完整流程。
系统总体流程
验证码识别系统一般包含以下核心步骤:
数据生成与采集
使用工具(如 captcha 库)批量生成多样化的验证码图片,模拟真实场景中的干扰与噪声。
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数据预处理
对图像进行灰度化、归一化、尺寸调整等操作,便于模型训练。
模型设计
构建卷积神经网络(CNN)或结合 RNN/Transformer 结构,用于学习验证码图像的特征。
训练与验证
使用交叉熵损失函数、Adam 优化器,迭代更新模型参数。
模型测试与优化
通过准确率评估模型,并利用数据增强、正则化等手段提升泛化性能。
部署与应用
将训练好的模型集成到 Web 服务或脚本中,实现自动化识别。
数据生成与预处理
验证码数据是模型训练的关键。本文使用 Python captcha 库生成 4 位字母数字混合验证码:
from captcha.image import ImageCaptcha
import random, string
def generate_captcha(text, path):
image = ImageCaptcha(width=160, height=60)
image.write(text, path)
for i in range(10000):
text = ''.join(random.choices(string.ascii_uppercase + string.digits, k=4))
generate_captcha(text, f"data/{text}_{i}.png")
预处理步骤:
灰度化:减少计算量。
尺寸调整:统一到 (60, 160)。
归一化:将像素值缩放到 [0,1]。
模型设计
验证码识别属于多标签分类任务(每个字符独立预测)。常见设计是 CNN + 全连接层,输出为 字符类别数 × 验证码长度。
import torch.nn as nn
class CaptchaModel(nn.Module):
def init(self, num_classes=36, length=4):
super().init()
self.cnn = nn.Sequential(
nn.Conv2d(1, 32, 3, padding=1), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(2),
nn.Conv2d(32, 64, 3, padding=1), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(2),
)
self.fc = nn.Linear(64 * 15 * 40, num_classes * length)
def forward(self, x):
x = self.cnn(x)
x = x.view(x.size(0), -1)
return self.fc(x).view(-1, 4, 36)
模型训练
import torch
import torch.optim as optim
model = CaptchaModel()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
for epoch in range(20):
for imgs, labels in train_loader:
imgs, labels = imgs.cuda(), labels.cuda()
optimizer.zero_grad()
outputs = model(imgs)
loss = sum(criterion(outputs[:, i, :], labels[:, i]) for i in range(4))
loss.backward()
optimizer.step()