验证码图片识别的实现

（一）选题背景

验证码（Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart）技术最初的设计目的是用来区分人类和自动化程序（如机器人）的行为，尤其是在互联网注册、登录等过程中，验证码能够有效防止机器人的自动化操作，从而保障网络安全。随着网络环境的复杂化，验证码也在不断地发展，但其基础目标依旧是防止自动化脚本绕过系统。因此，破解验证码图片并提高验证码识别技术，对于提升网站的安全性具有重要的意义。本课设旨在通过机器学习技术，探索如何识别验证码图片，提高对该技术的理解。

（二）机器学习案例设计方案

在本设计中，我们将使用卷积神经网络（CNN）对验证码图片进行识别。验证码图片将通过程序自动生成，加入噪点和干扰线以增加难度，然后通过降噪、灰度处理等步骤预处理数据。接着，建立卷积神经网络模型进行训练，最后使用训练好的模型对验证码图片进行预测和识别。通过这种方式，我们可以训练一个模型来识别数字或字母验证码。

参考文献：
验证码破解源码

数据集参考：
相关数据集与代码链接

（三）机器学习实现步骤

1. 准备环境：

打开 Jupyter Notebook，导入所需的包。

python
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import random
import os
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont, ImageFilter
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import datasets, layers, optimizers, Sequential, metrics
2. 生成验证码图片：

首先，我们定义验证码图片的大小（如 80x20），然后生成不同的随机颜色、字符和背景。接着，加入干扰线和噪点以提高验证码的复杂度。

python

设置验证码图片的宽和高

width = 80
height = 20

随机生成颜色

def getRandomColor(is_light=True):
r = random.randint(0, 127) + int(is_light) * 128
g = random.randint(0, 127) + int(is_light) * 128
b = random.randint(0, 127) + int(is_light) * 128
return (r, g, b)

生成验证码字符

def getRandomChar():
random_num = str(random.randint(0, 9)) # 数字 0~9
random_upper = chr(random.randint(65, 90)) # 大写字母A~Z
random_char = random.choice([random_num, random_upper])
return random_char

在验证码图片上添加干扰线

def drawLine(draw):
for i in range(4):
x1 = random.randint(0, width)
x2 = random.randint(0, width)
y1 = random.randint(0, height)
y2 = random.randint(0, height)
draw.line((x1, y1, x2, y2), fill=getRandomColor(is_light=True))

在验证码图片上添加噪点

def drawPoint(draw):
for i in range(80):
x = random.randint(0, width)
y = random.randint(0, height)
draw.point((x, y), fill=getRandomColor(is_light=True))

生成验证码并保存

def createImg(folder):
bg_color = getRandomColor(is_light=True)
img = Image.new(mode="RGB", size=(width, height), color=bg_color)
draw = ImageDraw.Draw(img)
font = ImageFont.truetype(font="arial.ttf", size=18)
file_name = ''

for i in range(4):
    random_txt = getRandomChar()
    txt_color = getRandomColor(is_light=False)
    while txt_color == bg_color:
        txt_color = getRandomColor(is_light=False)
    draw.text((15 + 15 * i, 0), text=random_txt, fill=txt_color, font=font)
    file_name += random_txt

drawLine(draw)
drawPoint(draw)
with open(f"./{folder}/{file_name}.png", "wb") as f:
    img.save(f, format="PNG")

3. 降噪处理：

为提高机器学习模型的识别精度，需要对生成的验证码图片进行降噪处理。

python

threshold = 160 # 设置阈值去除干扰
for i in range(image.width):
for j in range(image.height):
r, g, b = image.getpixel((i, j))
if r > threshold or g > threshold or b > threshold:
r = 255
g = 255
b = 255
else:
r = 0
g = 0
b = 0
image.putpixel((i, j), (r, g, b))

灰度处理

image = image.convert('L')
4. 模型构建与训练：

使用卷积神经网络（CNN）进行验证码识别。我们构建一个包含多个卷积层、池化层和全连接层的模型。

python

model = Sequential([
layers.Conv2D(32, kernel_size=[3, 3], padding="same", activation=tf.nn.relu),
layers.MaxPool2D(pool_size=[2, 2], strides=2, padding='same'),
layers.Conv2D(64, kernel_size=[3, 3], padding="same", activation=tf.nn.relu),
layers.MaxPool2D(pool_size=[2, 2], strides=2, padding='same'),
layers.Conv2D(64, kernel_size=[3, 3], padding="same", activation=tf.nn.relu),
layers.MaxPool2D(pool_size=[2, 2], strides=2, padding='same'),
layers.Flatten(),
layers.Dense(128),
layers.Dense(40), # 输出40个可能性（4个字符，每个字符10个可能性）
layers.Reshape([4, 10])
])

model.compile(optimizer=optimizers.Adam(), loss='mse', metrics=['accuracy'])
5. 模型训练与测试：

对训练集进行训练，并使用测试集进行验证。

python

训练模型

model.fit(train_data, epochs=5, batch_size=32)

测试模型

model.evaluate(test_data)