本项目使用卷积神经网络识别字符型图片验证码,其基于 TensorFlow 框架.它封装了非常通用的校验.训练.验证.识别和调用 API,极大地减低了识别字符型验证码花费的时间和精力. 项目地址: https://github.com/nickliqian/cnn_captcha 操作系统: Ubuntu 16.04.3 LTS 环境部署遇到的问题: apt install python3-pip 遇到如下报错: Unable to fetch some archives, maybe run a

折腾了几天,爬了大大小小若干的坑,特记录如下.代码在最后面. 环境: Python3.6.4 + TensorFlow 1.5.1 + Win7 64位 + I5 3570 CPU 方法: 先用MNIST手写数字库对CNN(卷积神经网络)进行训练,准确度达到98%以上时,再准备独家手写数字10个.画图软件编辑的数字10个共计20个,让训练好的CNN进行识别,考察其识别准确度. 调试代码: 坑1:ModuleNotFoundError: No module named 'google' 解决:pi

一.前言 计算机视觉长久以来没有大的突破,卷积神经网络的出现,给这一领域带来了突破,本篇博客,将通过具体的实例来看看卷积神经网络在图像识别上的应用. 导读 1.问题描述 2.解决问题的思路 3.用DL4J进行实现 二.问题 有如下一组验证码的图片,图片大小为60*160,验证码由5个数字组成,数字的范围为0到9,并且每个验证码图片上都加上了干扰背景,图片的文件名,表示验证码上的数字,样本图片如下: 穷举每张图片的可能性几乎不可能,所以传统的程序思路不可能解这个问题,那么必须让计算机通过自我学习,

卷积神经网络的结构我随意设了一个. 结构大概是下面这个样子: 代码如下: import numpy as np from keras.preprocessing import image from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten, Activation from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D # 从文件夹图像与标签文件

卷积神经网络目前被广泛地用在图片识别上, 已经有层出不穷的应用, 如果你对卷积神经网络充满好奇心,这里为你带来pytorch实现cnn一些入门的教程代码 #首先导入包 import torchfrom torch.autograd import Variableimport torch.nn as nnimport torchvisionimport torch.utils.data as Data #一.数据准备 #训练数据:用了torchvision.datasets.MNIST,root是

一.介绍 实验内容 内容包括用 PyTorch 来实现一个卷积神经网络,从而实现手写数字识别任务. 除此之外,还对卷积神经网络的卷积核.特征图等进行了分析,引出了过滤器的概念,并简单示了卷积神经网络的工作原理. 知识点 使用 PyTorch 数据集三件套的方法 卷积神经网络的搭建与训练 可视化卷积核.特征图的方法 二.数据准备 引入相关包 import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable import t

原网址:https://data-flair.training/blogs/cnn-tensorflow-cifar-10/ by DataFlair Team · Published May 21, 2018 · Updated September 15, 2018 1.目标-TensorFlow CNN 卷积神经网络 在之前的TensorFlow教程中,我们讨论了使用TensorFlow进行手写识别.今天我们讲学习怎样使用TensorFlow创建一个卷积神经网络关于CIFAR 10的分类模型

本人的第一个深度学习实战项目,参考了网络上诸多牛人的代码,在此谢过,因时间久已,不记出处,就不一一列出,罪过罪过. 我的数据集是我用脚本在网页上扒的,标签是用之前写的验证码识别方法打的.大概用了4000+多张图训练. 我的数据集都经过处理了,降噪,二值化,最后裁剪为18*60的大小,详细见我之前的验证码简单识别那篇随笔. #coding:utf-8 import tensorflow as tf from PIL import Image import os import random impo

更新记录: 2018年2月5日 初始文章版本 近几天需要进行英语手写体识别,查阅了很多资料,但是大多数资料都是针对MNIST数据集的,并且主要识别手写数字.为了满足实际的英文手写识别需求,需要从训练集构造到神经网络搭建各个方面对现有代码进行修改. 神经网络的结构: 1.输入28*28=784维行向量 2.卷积层:卷积核大小5*5,共32个,激活函数ReLu 3.池化层:最大值池化,2*2窗口 4.卷积层:卷积核大小5*5,共64个,激活函数ReLu 5.池化层:最大值池化,2*2窗口 6.全连接

使用captcha.image.Image 生成随机验证码,随机生成的验证码为0到9的数字,验证码有4位数字组成,这是一个自己生成验证码,自己不断训练的模型 使用三层卷积层,三层池化层,二层全连接层来进行组合 第一步:定义生成随机验证码图片 number = ['] # alphabet = ['a','b','c','d','e','f','g','h','i','j','k','l','m','n','o','p','q','r','s','t','u','v','w','x','y','z

from PIL import Image import numpy as np import tensorflow as tf import time bShowAccuracy = True # 加载手写图片 def loadHandWritingImage(strFilePath): im = Image.open(strFilePath, 'r') ndarrayImg = np.array(im.convert("L"), dtype='float') return ndar

功能: 将文件夹下的20*20像素黑白图片,根据重心位置绘制到28*28图片上,然后保存.经过预处理的图片有利于数字的准确识别.参见MNIST对图片的要求. 此处可下载已处理好的图片: https://files.cnblogs.com/files/hatemath/20-pixel-numbers.zip https://files.cnblogs.com/files/hatemath/28-pixel-numbers.zip # encoding: utf-8 import os from

import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cm as cm from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 训练的准确度目标 accuracyGoal = 0.98 # 是否已经达到指定的准确度 bFlagGoal = False; # 显示数字

Python3 识别验证码(opencv-python) 一.准备工作 使用opencv做图像处理,所以需要安装下面两个库: pip3 install opencv-python pip3 install numpy 二.识别原理 采取一种有监督式学习的方法来识别验证码,包含以下几个步骤: 图片处理 - 对图片进行降噪.二值化处理 切割图片 - 将图片切割成单个字符并保存 人工标注 - 对切割的字符图片进行人工标注,作为训练集 训练数据 - 用KNN算法训练数据 检测结果 - 用上一步的训练结果

英文地址:https://ujjwalkarn.me/2016/08/11/intuitive-explanation-convnets/ 中文译文:http://mp.weixin.qq.com/s/X81gDdlXnte-H0lLEvsJGg 编译: Python开发者 -  MentosZ  英文:ujjwalkarn.me http://blog.jobbole.com/113819/ 什么是卷积神经网络,它为何重要? 卷积神经网络(也称作 ConvNets 或 CNN)是神经网络的一种

验证码的生成与识别 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/10755361.html 目录 1.验证码的制作 2.卷积神经网络结构 3.训练参数保存与使用 4.注意事项 5.代码实现(python3.5) 6.运行结果以及分析 1.验证码的制作 深度学习一个必要的前提就是需要大量的训练样本数据,毫不夸张的说,训练样本数据的多少直接决定模型的预测准确度.而本节的训练样本数据(验证码:字母和数字组成)通过调

这一篇将会介绍卷积神经网络 (CNN),CNN 模型非常适合用来进行图片相关的学习,例如图片分类和验证码识别,也可以配合其他模型实现 OCR. 使用 Python 处理图片 在具体介绍 CNN 之前,我们先来看看怎样使用 Python 处理图片.Python 处理图片最主要使用的类库是 Pillow (Python2 PIL 的 fork),使用以下命令即可安装: pip3 install Pillow 一些简单操作的例子如下,如果你想了解更多可以参考 Pillow 的文档: # 打开图片 >>

gen_sample_by_captcha.py 生成验证码图片 # -*- coding: UTF-8 -*- """ 使用captcha lib生成验证码(前提:pip install captcha) """ from captcha.image import ImageCaptcha import os import random import time def gen_special_img(text, file_path): # 生成

Hinton第五课 突然不知道object recognition 该翻译成对象识别好,还是目标识别好,还是物体识别好,但是鉴于范围性,还是翻译成对象识别吧.这一课附带了两个论文<Convolutional Networks for Images,Speech,and Time-series>在前面翻译过:http://blog.csdn.net/shouhuxianjian/article/details/40832953和<Gradient-based learning applie

上篇文章我们给出了用paddlepaddle来做手写数字识别的示例,并对网络结构进行到了调整,提高了识别的精度.有的同学表示不是很理解原理,为什么传统的机器学习算法,简单的神经网络(如多层感知机)都可以识别手写数字,我们要采用卷积神经网络CNN来进行别呢?CNN到底是怎么识别的?用CNN有哪些优势呢?我们下面就来简单分析一下.在讲CNN之前,为避免完全零基础的人看不懂后面的讲解,我们先简单回顾一下传统的神经网络的基本知识. 神经网络的预备知识      为什么要用神经网络? 特征提取的高效性.