验证码是互联网安全的重要组成部分，广泛应用于注册、登录、投票等场景。其主要目的是防止机器人程序的恶意请求。然而，随着图像处理和深度学习的发展，验证码自动识别技术逐渐成熟。本文将介绍一种基于 Python 的验证码识别方案，从数据准备到模型训练进行详细说明。
一、验证码识别面临的挑战
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字符多样性：验证码包含数字、字母或混合字符。
图像干扰：背景噪声、干扰线、颜色混淆等。
字符变形：扭曲、旋转、缩放增加识别难度。
长度不固定：部分验证码长度可变，增加了解码复杂性。
二、整体解决方案
样本生成：利用 Python 库生成大量验证码图像。
数据预处理：二值化、去噪声、标准化处理。
模型设计：使用卷积神经网络（CNN）提取特征。
训练与预测：通过深度学习框架训练模型并进行识别。
三、实现步骤
- 样本生成
from captcha.image import ImageCaptcha
import random, string, os
def generate_data(num=1000, save_path="data/"):
os.makedirs(save_path, exist_ok=True)
chars = string.digits + string.ascii_uppercase
image = ImageCaptcha(width=160, height=60)
for i in range(num):
text = ''.join(random.choices(chars, k=4))
file = os.path.join(save_path, f"{text}_{i}.png")
image.write(text, file)
generate_data(3000, "dataset/")
- 图像预处理
import cv2
import numpy as np
def preprocess(path):
img = cv2.imread(path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
_, binary = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
binary = binary / 255.0
return binary.reshape(60, 160, 1)
- 模型设计（Keras CNN）
from tensorflow.keras import models, layers
def build_cnn():
model = models.Sequential([
layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(60,160,1)),
layers.MaxPooling2D((2,2)),
layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu'),
layers.MaxPooling2D((2,2)),
layers.Conv2D(128, (3,3), activation='relu'),
layers.Flatten(),
layers.Dense(256, activation='relu'),
layers.Dense(36*4, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
return model
- 模型训练与预测
X, Y 为训练数据与标签
model = build_cnn()
model.fit(X, Y, epochs=20, batch_size=64, validation_split=0.2)
预测
pred = model.predict(preprocess("dataset/ABCD_1.png").reshape(1,60,160,1))
四、实验结果与分析
在实验中，随着训练数据规模的扩大，模型对 4 位字符验证码的识别准确率明显提升。在训练 2 万张验证码样本时，整体识别率可达到 90% 左右。