【源码】基于TensorFlow的验证码识别系统

项目简介

本项目是基于TensorFlow框架的验证码识别系统，通过构建并训练卷积神经网络（CNN）模型，实现对验证码图片的自动识别与字符提取，包含数据预处理、模型构建、训练、评估及应用等关键步骤。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：对验证码图片进行灰度化、大小标准化等操作，为模型训练提供合适输入。
2. 模型构建：采用三层卷积神经网络结构，经卷积、池化、全连接操作提取图片特征并识别字符。
3. 模型训练：运用TensorFlow的优化器和损失函数训练模型，迭代优化参数以提高识别准确率。
4. 模型评估：训练中计算验证集上的准确率、损失等指标评估模型性能。
5. 模型应用：将训练好的模型用于实际验证码图片，实现字符自动识别与提取。

安装使用步骤

假设用户已下载本项目的源码文件。 1. 配置Python环境：确保本地安装Python 3.x，安装必要依赖库，如TensorFlow、numpy等，使用以下命令安装： bash pip install tensorflow numpy 2. 生成验证码图片：运行create_captcha_img.py脚本，生成训练和测试用的验证码图片及其对应文本。 3. 训练模型： - 修改train.py脚本中的训练参数，如学习率、训练轮数等。 - 运行train.py脚本开始训练： bash python train.py 4. 评估模型：训练完成后，用cnn_test.py脚本测试模型性能，评估识别效果： bash python cnn_test.py

注意事项

• 运行train.py脚本前，确保正确设置环境变量并配置合适训练参数。
• 训练过程中建议定期保存模型，以便后续应用。

下载地址

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