cnn_captcha

use CNN recognize captcha by tensorflow

本项目针对字符型图片验证码，使用tensorflow实现卷积神经网络，进行验证码识别。
项目封装了比较通用的校验、训练、验证、识别、API模块，极大的减少了识别字符型验证码花费的时间和精力。

1 项目介绍

1.1 目录结构

• sample.py
  配置文件
• verify_and_split_data.py
  验证数据集和拆分数据为训练集和测试集
• train_model.py
  训练模型
• test_batch.py
  批量测试
• recognition_object.py
  封装好的识别类
• recognize_api.py
  使用flask写的提供在线识别功能的接口
• recognize_online.py
  使用接口识别的例子
• sample文件夹
  存放数据集
• model文件夹 存放模型文件

1.2 依赖

pip3 install tensorflow flask requests PIL matplotlib

1.3 模型结构

input
卷积层 + 池化层 + 降采样层 + ReLU
卷积层 + 池化层 + 降采样层 + ReLU
卷积层 + 池化层 + 降采样层 + ReLU
全连接 + 降采样层 + Relu
全连接 + softmax
output

2 使用

2.1 数据集

原始数据集可以存放在./sample/origin目录中
为了便于处理，图片最好以2e8j_17322d3d4226f0b5c5a71d797d2ba7f7.jpg格式命名（标签_序列号.后缀）

2.2 配置

创建一个新项目前，需要自行修改相关配置文件

图片文件夹
sample_conf.origin_image_dir = "./sample/origin/"  # 原始文件
sample_conf.train_image_dir = "./sample/train/"   # 训练集
sample_conf.test_image_dir = "./sample/test/"   # 测试集
sample_conf.api_image_dir = "./sample/api/"   # api接收的图片储存路径
sample_conf.online_image_dir = "./sample/online/"  # 从验证码url获取的图片的储存路径

# 模型文件夹
sample_conf.model_save_dir = "./model/"  # 训练好的模型储存路径

# 图片相关参数
sample_conf.image_width = 80  # 图片宽度
sample_conf.image_height = 40  # 图片高度
sample_conf.max_captcha = 4  # 验证码字符个数
sample_conf.image_suffix = "jpg"  # 图片文件后缀

# 验证码字符相关参数
# 验证码识别结果类别
sample_conf.char_set = ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', 'a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i',
                        'j', 'k', 'l', 'm', 'n', 'o', 'p', 'q', 'r', 's', 't', 'u', 'v', 'w', 'x', 'y', 'z']

# 验证码远程链接
sample_conf.remote_url = "https://www.xxxxx.com/getImg"

具体配置的作用会在使用相关脚本的过程中提到

2.3 验证和拆分数据集

此功能会校验原始图片集的尺寸和测试图片是否能打开，并按照19:1的比例拆分出训练集和测试集。
所以需要分别创建和指定三个文件夹：origin，train，test用于存放相关文件。

也可以修改为不同的目录，但是最好修改为绝对路径。
文件夹创建好之后，执行以下命令即可：

python3 verify_and_split_data.py

2.4 训练模型

创建好训练集和测试集之后，就可以开始训练模型了。
这里不具体介绍tensorflow安装相关问题，直奔主题。
确保图片相关参数和目录设置正确后，执行以下命令开始训练：

python3 train_model.py

也可以调用类开始训练和执行一次简单的识别演示

from train_model import TrainModel
from sample import sample_conf

# 导入配置
train_image_dir = sample_conf["train_image_dir"]
char_set = sample_conf["char_set"]
model_save_dir = sample_conf["model_save_dir"]

tm = TrainModel(train_image_dir, char_set, model_save_dir)

tm.train_cnn()  # 执行训练

tm.recognize_captcha()  # 识别演示

2.5 批量验证

使用测试集的图片进行验证，输出准确率。

python3 test_batch.py

也可以调用类进行验证

from test_batch import TestBatch
from sample import sample_conf

# 导入配置
test_image_dir = sample_conf["test_image_dir"]
model_save_dir = sample_conf["model_save_dir"]
char_set = sample_conf["char_set"]
total = 100  # 验证的图片总量

tb = TestBatch(test_image_dir, char_set, model_save_dir, total)
tb.test_batch()  # 开始验证

2.6 启动web server

项目已经封装好加载模型和识别图片的类，启动web server后调用接口就可以使用识别服务。
启动web server

python3 recognize_api.py

接口url为http://127.0.0.1:6000/b

2.7 调用接口

使用requests调用接口:

url = "http://127.0.0.1:6000/b"
files = {'image_file': (image_file_name, open('captcha.jpg', 'rb'), 'application')}
r = requests.post(url=url, files=files)

返回的结果是一个json：

{
    'time': '1542017705.9152594',
    'value': 'jsp1',
}

文件recognize_online.py是使用接口在线识别的例子

3 说明

1. 目前没有保存用于tensorboard的日志文件

4 时间表

2018.11.12 - 初版Readme.md