本文会通过 Keras 搭建一个深度卷积神经网络来识别 captcha 验证码，建议使用显卡来运行该项目。

下面的可视化代码都是在 jupyter notebook 中完成的，如果你希望写成 python 脚本，稍加修改即可正常运行，当然也可以去掉这些可视化代码。Keras 版本：1.2.2。

GitHub 地址：https://github.com/ypwhs/captcha_break

captcha

captcha 是用 python 写的生成验证码的库，它支持图片验证码和语音验证码，我们使用的是它生成图片验证码的功能。

首先我们设置我们的验证码格式为数字加大写字母，生成一串验证码试试看：

from captcha.image import ImageCaptchaimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport random%matplotlib inline%config InlineBackend.figure_format = 'retina'import stringcharacters = string.digits + string.ascii_uppercaseprint(characters)width, height, n_len, n_class = 170, 80, 4, len(characters)generator = ImageCaptcha(width=width, height=height)random_str = ''.join([random.choice(characters) for j in range(4)])img = generator.generate_image(random_str)plt.imshow(img)plt.title(random_str)

数据生成器

训练模型的时候，我们可以选择两种方式来生成我们的训练数据，一种是一次性生成几万张图，然后开始训练，一种是定义一个数据生成器，然后利用 fit_generator 函数来训练。

第一种方式的好处是训练的时候显卡利用率高，如果你需要经常调参，可以一次生成，多次使用；第二种方式的好处是你不需要生成大量数据，训练过程中可以利用 CPU 生成数据，而且还有一个好处是你可以无限生成数据。

我们的数据格式如下：

X

X 的形状是 (batch_size, height, width, 3)，比如一批生成32个样本，图片宽度为170，高度为80，那么形状就是 (32, 80, 170, 3)，取第一张图就是 X[0]。

y

y 的形状是四个 (batch_size, n_class)，如果转换成 numpy 的格式，则是 (n_len, batch_size, n_class)，比如一批生成32个样本，验证码的字符有36种，长度是4位，那么它的形状就是4个 (32, 36)，也可以说是 (4, 32, 36)，解码函数在下个代码块。

def gen(batch_size=32):
    X = np.zeros((batch_size, height, width, 3), dtype=np.uint8)
    y = [np.zeros((batch_size, n_class), dtype=np.uint8) for i in range(n_len)]
    generator = ImageCaptcha(width=width, height=height)
    while True:
        for i in range(batch_size):
            random_str = ''.join([random.choice(characters) for j in range(4)])
            X[i] = generator.generate_image(random_str)
            for j, ch in enumerate(random_str):
                y[j][i, :] = 0
                y[j][i, characters.find(ch)] = 1
        yield X, y

上面就是一个可以无限生成数据的例子，我们将使用这个生成器来训练我们的模型。

原文链接：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/26078299