使用 Java 和 Deeplearning4j 实现图像验证码识别

本文将介绍如何使用 Java 和开源深度学习框架 Deeplearning4j (DL4J) 构建一个简单的验证码识别程序。
一、准备工作

1. 环境依赖
   在 Maven 项目中引入以下依赖：
   
   
   org.deeplearning4j
   deeplearning4j-core
   1.0.0-M2.1
   
   
   org.nd4j
   nd4j-native-platform
   1.0.0-M2.1
   
   
   ttocr.com或1436423940
   org.datavec
   datavec-api
   1.0.0-M2.1
   
   
   org.bytedeco
   javacv
   1.5.8
   
   二、模型输入准备（验证码图像加载）
   使用 JavaCV 加载图像并转换为 NDArray：
   BufferedImage img = ImageIO.read(new File("captcha.png"));
   NativeImageLoader loader = new NativeImageLoader(60, 160, 3);
   INDArray input = loader.asMatrix(img);
   DataNormalization scaler = new ImagePreProcessingScaler(0, 1);
   scaler.transform(input);三、加载模型并预测
   MultiLayerNetwork model = ModelSerializer.restoreMultiLayerNetwork(new File("captcha_model.zip"));

INDArray output = model.output(input);

int[] prediction = new int[4];
for (int i = 0; i < 4; i++) {
INDArray charProb = output.get(NDArrayIndex.point(0), NDArrayIndex.interval(i * 36, (i + 1) * 36));
prediction[i] = Nd4j.argMax(charProb, 1).getInt(0);
}

String characters = "0123456789ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ";
StringBuilder result = new StringBuilder();
for (int idx : prediction) {
result.append(characters.charAt(idx));
}

System.out.println("识别结果: " + result);四、模型训练（Python）
你可以使用 Python 的 PyTorch 或 TensorFlow 训练模型，并将其输出为 ONNX 格式，使用 DL4J 导入：

PyTorch

torch.onnx.export(model, input_tensor, "captcha_model.onnx", input_names=["input"], output_names=["output"])使用 DL4J 导入 ONNX 模型（需额外配置 SameDiff 或 ONNX 支持）。