captcha-12306基于深度学习的 12306 验证码识别程序-轻识

基于深度学习的12306验证码识别程序。

1.1 准备工作

1.2 数据

通过运行src/tools/download_image.py, 会将12306验证码下载至data/download/all目录.
下载完成后, 通过运行src/tools/cut_image.py, 会将其裁剪为图片和文字两部分, 分别放在data/download/image目录和data/download/words目录.
修改src/image/scripts/words.py文件main方法中cut方法的参数(其参数为data/download/words中子目录的words_*中的数字),　它的目的是处理data/download/words中的所有子文件, 对多个词语进行分割并调整大小为固定值.
然后手工对其进行分类, 分别放至data/image和data/words目录. 可以将其分为两部分，分别放在对应的train和test目录.比如,一个示例目录如下:
```
-image
--test
---蜡烛
----1-1.jpg
---沙漠
----2-1.jpg
--train
---蜡烛
----1-2.jpg
---沙漠
----2-2.jpg
```

运行src/image/scripts/create_data.py, 将会生成图片部分对应的train.txt和test.txt, 里面包含着训练和测试文件及其类别列表.
运行src/image/scripts/create_lmdb.sh, 将会生成图片部分对应的lmdb文件.

运行src/words/scripts/create_data.py, 将会生成文字部分对应的train.txt和test.txt, 里面包含着训练和测试文件及其类别列表.
运行src/words/scripts/create_lmdb.sh, 将会生成文字部分对应的lmdb文件.

可以根据实际情况对src/image/model/image_solver.prototxt和src/words/model/words_solver.prototxt文件进行修改.具体修改方法可参考其他模型.

src/image/scripts/image_train.sh和src/image/scripts/image_finetune_train.sh脚本分别用来进行从头训练/微调训练, 训练方法可参考caffe模型训练方法.

同理：

src/words/scripts/words_train.sh和src/words/scripts/words_finetune_train.sh脚本分别用来进行从头训练/微调训练, 训练方法可参考caffe模型训练方法.

测试

src/web提供了一个web测试界面, 运行index.py即可.　运行前, 可以更改对应的模型文件名称.　一个简单示例如下: