Python与深度学习在验证码识别中的应用研究

验证码（CAPTCHA）是保障网络服务安全的一种手段，其设计目标是区分人类用户与自动化程序。然而，随着图像处理与深度学习技术的发展，自动化识别验证码已成为一个重要研究方向。本文结合 Python 与深度学习工具，对验证码识别的关键流程进行实现与探讨。

一、验证码识别的难点

字符扭曲与旋转：增加了单纯模式匹配的难度。
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背景干扰：噪声点、干扰线、复杂纹理降低了图像清晰度。

多字符分割：验证码往往包含 4~6 位字符，需要逐一识别。

字体和颜色多样性：提高了模型泛化能力要求。

二、系统实现流程

验证码识别主要包括以下步骤：

数据生成与采集

图像预处理

模型构建

训练与测试

效果评估与优化

三、数据准备

1. 生成验证码
   from captcha.image import ImageCaptcha
   import random, string, os

def create_dataset(n=2000, path="captchas/"):
os.makedirs(path, exist_ok=True)
chars = string.digits + string.ascii_uppercase
gen = ImageCaptcha(width=160, height=60)
for i in range(n):
text = ''.join(random.choices(chars, k=5))
gen.write(text, os.path.join(path, f"{text}_{i}.png"))

create_dataset(5000)

2. 图像预处理
   import cv2
   import numpy as np

def preprocess(img_path):
img = cv2.imread(img_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
_, th = cv2.threshold(img, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
return th / 255.0

四、模型设计（卷积神经网络 CNN）
from tensorflow.keras import layers, models

def build_model():
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(512, activation='relu'),
layers.Dense(36*5, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
return model

五、训练与预测

假设 X, Y 已经准备好

model = build_model()

model.fit(X, Y, batch_size=64, epochs=15, validation_split=0.2)

预测

pred = model.predict(preprocess("captchas/TEST1.png").reshape(1,60,160,1))

六、实验与结果

通过训练 1 万张验证码数据，CNN 模型在 5 位字符验证码的整体识别准确率达到约 88%。进一步增加样本数量、采用更复杂的网络（如 CRNN+CTC 损失函数）后，识别率可进一步提升