1. 数据准备

首先，我们需要准备验证码数据集。可以使用现有的数据集，也可以自行收集。确保数据集包含足够数量的样本，并将其分为训练集和测试集。

# 示例：加载验证码数据集 train_data = [...] # 加载训练数据 train_labels = [...] # 加载训练标签 test_data = [...] # 加载测试数据 test_labels = [...] # 加载测试标签

2. 模型构建

我们将构建一个基于卷积神经网络（CNN）的验证码识别模型。CNN在图像识别任务中表现出色，适用于处理验证码图像。

import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, models # 构建CNN模型 model = models.Sequential([ layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(height, width, 1)), layers.MaxPooling2D((2, 2)), layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'), layers.MaxPooling2D((2, 2)), layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'), layers.Flatten(), layers.Dense(64, activation='relu'), layers.Dense(num_classes, activation='softmax') ]) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

3. 模型训练

将准备好的数据集输入到模型中进行训练。

# 训练模型 model.fit(train_data, train_labels, epochs=10, validation_data=(test_data, test_labels))

4. 模型评估

评估模型在测试集上的性能。

# 评估模型 test_loss, test_acc = model.evaluate(test_data, test_labels) print('Test accuracy:', test_acc)

5. 模型应用与验证码识别

使用训练好的模型进行验证码识别。

# 示例：对新验证码图像进行识别 def recognize_captcha(image): # 预处理图像 image = preprocess_image(image) # 扩展维度 image = np.expand_dims(image, axis=0) # 预测标签 predicted_label = model.predict_classes(image)[0] return predicted_label # 示例：识别新验证码图像 predicted_label = recognize_captcha('captcha.png') print('Predicted label:', predicted_label)

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