一、這里的案例相對比較簡單，主要就是通過學習驗證碼的識別來認識深度學習中我們一般在工作中，需要處理的東西會存在哪些東西。 　　二、因為我沒有數據集，沒有關系，這里自己寫了一個數據集，來做測試，為了方便我把這個數據集，寫成了*.tfrecords格式的文件。 　　三、生成 ...

本節我們來用 TensorFlow 來實現一個深度學習模型，用來實現驗證碼識別的過程，這里我們識別的驗證碼是圖形驗證碼，首先我們會用標注好的數據來訓練一個模型，然后再用模型來實現這個驗證碼的識別。 驗證碼 首先我們來看下驗證碼是怎樣的，這里我們使用 Python 的 captcha 庫來生 ...

　　基於tensorflow的驗證碼識別 背景介紹： 驗證碼圖片樣例： python庫： tensorflow， opencv, pandas， gpu機器。 訓練集： 10w 圖片, 200step左右開始收斂。 策略： 切分圖片，訓練單字母識別。預測時也是同樣切分 ...

本項目介紹利用深度學習技術（tensorflow），來識別驗證碼（4位驗證碼，具體的驗證碼的長度可以自己生成，可以在自己進行訓練） 【項目的源代碼在下面會給出github地址，在git下載即可（模型要自己訓練，模型文件較大，這里不上傳）】 驗證碼也是根據系統程序自己進行生成，然后用 ...

　　TensorFlow 可以用來實現驗證碼識別的過程，這里識別的驗證碼是圖形驗證碼，首先用標注好的數據來訓練一個模型，然后再用模型來實現這個驗證碼的識別。 生成驗證碼 　　首先生成驗證碼，這里使用 Python 的 captcha 庫來生成即可，這個庫默認是沒有安裝的，所以需要先安裝這個庫 ...

tensorflow訓練驗證碼識別模型的樣本可以使用captcha生成，captcha在linux中的安裝也很簡單： 生成驗證碼： 分別生成訓練樣本和測試樣本，生成的樣本圖片如下： 使用tensorflow執行訓練： 大約執行1600輪迭代 ...

上兩篇詳細的說明了驗證碼的識別，不過我們采用的是方法二，下面采用方法一。注意和方法二的區別。 驗證碼識別方法一： 把標簽轉為向量，向量長度為40。（4位數字驗證碼） 驗證碼的生成和tf.record的制作這部分代碼不變。 一、訓練識別模型 首先新建一個nets2文件夾，使用文件夾 ...

近一個假期，入坑深度學習，先從能看得着的驗證碼識別入門。從B站看了幾天的黑馬程序員的“3天帶你玩轉python深度學習后“，一是將教程中提到的代碼一一碼出來；二是針對不同的tensorflow版本，結合網絡上其它文章，重新利用tensorflow2.x的keras實現同樣的功能。兩遍代碼寫完后 ...