12306验证码识别

基于深度学习的12306验证码识别

Keras实现，后端Tensorflow

目前仅整理了12306验证码图片部分分类代码，关于验证码文字部分的代码尚未整理，不过原理相同。

数据集

每个分类大约1500张左右图片，图片总数约12w，因为是笔者自己人工标注，看的快可能会有遗漏，尤其在容易混淆的分类，例如蜡烛和烛台，海报和日历等相似度很高的分类里。或许可以通过严格过滤数据集来增加准确率，毕竟数据集对于准确率的影响还是很大的。

解压data目录下的dataset.zip，目录结构应该为

• data
• ---dataset
• ------各个分类名
• ---------图片.jpg

测试识别准确率为96%，出问题的多在容易混淆的图片分类，例如海报和日历，蜡烛和烛台, 本子和档案袋

训练模型

python train.py

• 训练时间
  笔者机器配置GTX980ti，训练100epoch大约用时3小时，在80epoch趋于平稳即97%训练准确率

使用模型

python classify.py

运行情况

其他

基于此笔者搭建了一个免费的12306验证码识别平台 https://www.markcaptcha.com/

参考连接

https://www.pyimagesearch.com/2018/04/16/keras-and-convolutional-neural-networks-cnns/