融合字符切割与深度卷积网络的多字符验证码识别方法

验证码识别在自动化登录、信息抽取等领域中有着广泛应用。多字符验证码由于字符连写、扭曲、遮挡等特性，增加了识别难度。本文提出一种结合字符切割与深度卷积神经网络（CNN）的验证码识别方案。系统先对验证码图像进行字符分割，再使用卷积网络逐一识别字符，最终组合成识别结果。实验结果表明，该方法在字符重叠、噪声干扰条件下具有良好的鲁棒性与准确性。

1. 引言
   验证码设计旨在防止恶意自动程序滥用服务，其识别难点主要集中在字符变形、重叠、扭曲和干扰线。传统 OCR 方法在面对这些复杂背景时效果有限。本文通过图像分割预处理 + CNN 分类模型，显著提高多字符验证码的识别精度。

2. 系统架构
   系统包括三部分：
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   图像预处理：灰度化、去噪、二值化；

字符分割：通过轮廓提取定位单个字符；

字符识别：基于 PyTorch 实现的 CNN 对每个字符进行分类。

3. 图像预处理与字符分割

import cv2
import numpy as np

def preprocess(image):
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (3,3), 0)
_, binary = cv2.threshold(blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)
return binary

def segment_characters(binary_img):
contours, _ = cv2.findContours(binary_img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
char_images = []
for cnt in sorted(contours, key=lambda x: cv2.boundingRect(x)[0]):
x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
if w > 5 and h > 10: # 滤除小噪声
char = binary_img[y:y+h, x:x+w]
char = cv2.resize(char, (28, 28))
char_images.append(char)
return char_images
4. 字符识别模型（CNN）
每个分割出的字符输入一个轻量级 CNN 进行识别：

import torch.nn as nn

class CharCNN(nn.Module):
def init(self, num_classes=62):
super().init()
self.model = nn.Sequential(
nn.Conv2d(1, 32, 3, 1, 1), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(2),
nn.Conv2d(32, 64, 3, 1, 1), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(2),
nn.Flatten(),
nn.Linear(6477, 256), nn.ReLU(),
nn.Linear(256, num_classes)
)

def forward(self, x):
    return self.model(x)

输入为 1×28×28 的字符图像；

输出为 62 类字符的概率（0-9、a-z、A-Z）；

每个字符独立识别，最终组合为完整验证码。

5. 训练细节
   损失函数：CrossEntropyLoss

优化器：Adam，初始学习率 0.001

训练集：由 captcha 库自动生成；

增强方式：随机旋转、模糊、仿射变换、噪声叠加；

Early Stop 防止过拟合。