深度学习100例——卷积神经网络(CNN)识别验证码我的环境1. 前期准备工作1.1 设置GPUimport tensorflow as tf
gpus = tf.config.list_physical_devices("GPU")
if gpus:
tf.config.experimental.set_memory_growth(gpus[0], True) #设置GPU显存用量
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2024-01-26 07:28:31
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目录前言了解captcha数据集下载weather_photos数据集采用CPU训练还是GPU训练区别使用CPU训练使用GPU训练支持中文导入数据查看数据量显示部分图片预处理手动设置标签灰度化处理平均值法加权平均法cvtColor加载数据配置数据集(加快速度)建立CNN模型网络结构参数量训练模型模型评估预测 前言关于环境这里不再赘述，与【深度学习】基于卷积神经网络的天气识别训练文中的环境一致，如
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2023-11-01 19:22:05
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一、数据准备本次采用的PHM 2009 Challenge Data的全套齿轮箱数据集进行实验分析，包括齿轮、轴承以及轴的故障。其实验平台如下图所示： 本次选用50HZ的转速下低负载通道1的振动信号数据进行构建数据集，每类样本长度为1024，每种模式下共截取260组信号样本，其中随机选择70%的样本进行模型训练，30%的样本进行模型测试。具体信息如下表所示：数据集划分好后，利用EMD处理信号，每条
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2023-10-11 06:54:03
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1 简介针对登录界面验证码图像中字符,提出了一种基于卷积 神经网络( CNN)的验证码识别方法.先对验证码图像进行预处理得到单个字符,再对单 字符图像数据建立 CNN模型进行迭代训练.该方法针对验证码图像特征,图像字符分割正确率接近100%,单个验证码字符正确识别率达98%以上,单张验证码图像识别率接近93%.试验表明,该方法对验证码识别率较高,可应用于验证码的自动识别.2 部分代码f
原创
2021-12-12 00:04:53
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摘要神经网络从上世纪40年代被提出至今，得到了不断的补充和发展。后向传播学习的前馈型神经网络（BPNN）作为人工神经网络的一个经典模型，应用最为广泛。验证码是网络上普遍采用的一种用于真人交互证明的有效方法，本文将采用BP神经网络来实现对验证码图像的识别。验证码的识别，大概分为图片预处理、分割字符、识别字符三个过程，其中分割字符最为困难。本文采用基于遗传算法和最大熵优化的图像分割技术、大津法（OTS
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2023-06-04 16:59:16
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卷积神经网络(CNN)简介关于什么是卷积神经网络(CNN)，请自行查阅资料进行学习。如果是初学者，这里推荐一下台湾的李宏毅的深度学习课程。链接就不给了，这些资料网站上随处可见。
原创
2021-07-05 11:02:40
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# 卷积神经网络对验证码进行识别
## 1. 引言
本文旨在教会一位刚入行的小白如何使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）对验证码进行识别。下面将详细介绍整个识别流程，并给出每一步所需的代码和解释。
## 2. 整体流程
下表展示了整个识别流程的步骤和对应的代码：
| 步骤 | 代码
原创
2023-09-23 15:10:04
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分析数据样例：假设给出如下数据1000张60*186*3大小的图片（电脑太慢，数据就不弄多了）数据下载连接：识别分析
识别流程分析
我们通过倒推顺做的方式去考虑，首先分析目标值，目标是识别验证码，而验证码里面包含数字和字母，并且是多个（训练的数据集是四个字母或数字的组合），假设一个验证码为"w2cm"，我们拆开来讲，是"w"得概率是多少，"2"得
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2023-09-15 08:03:12
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1.生成验证码，由于获取大量验证码较困难，所以即时生成验证码 2.对验证码文本进行one-hot编码 3.送入cnn网络进行训练 4.验证准确率生成的验证码进行了灰度化处理，并进行归一化当验证码长度为1时，经过几百步的更新后准确率就达到百分之八十多 长度为2时，经过8000时准确率约为75% 长度为6时，一万步后准确率约为10% 而且在开始的阶段，准确率为零持续了很长时间（让我一度怀疑哪里弄错了。
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2023-12-01 11:59:01
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人工神经网络（英语：Artificial Neural Network，ANN），简称神经网络（Neural
原创
2023-05-18 09:47:24
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最近新冠肺炎肆虐，已在家办公三周左右，闲来无聊，来写一篇最近用到的卷积神经网络训练模型来识别图片验证码的blog。最近在做一个网络爬虫的项目，爬取官方网站上的信息，需要输入查询内容及图片验证码上边的1-9及A-Z（除去O和I）字符进行验证，验证通过方可获取到返回的数据内容。 起初用到了python推荐的tesserocr lib,但识别效率不是很高，因为我需要识别的验证码是倾斜的，并且带有干扰线
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2024-01-10 20:38:10
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## 神经网络识别验证码的实现流程
### 1. 简介
神经网络是一种模仿人脑神经元相互连接和信息传递方式的数学模型，具有学习、记忆和推理等能力。在计算机视觉领域，神经网络被广泛应用于图像识别任务，包括验证码的识别。本文将介绍如何使用神经网络实现验证码的识别。
### 2. 实现步骤
下面是实现神经网络识别验证码的一般步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1.
原创
2023-08-10 03:29:27
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卷积神经网络(CNN)简介关于什么是卷积神经网络(CNN)，请自行查阅资料进行学习。如果是初学者，这里推荐一下台湾的李宏毅的深度学习课程。链接就不给了，这些资料网站上随处可见。值得一提的是，CNN虽然在图像处理的领域具有不可阻挡的势头，但是它绝对不仅仅只能用来图像处理领域，大家熟知的alphaGo下围棋也可以通过CNN的结构进行处理，因为下围棋与图像有着相似之处，所以说，CNN提供给我们的是一种处理问题的思想，有学者归纳出了可以用CNN解决的问题所具备的三个性质：局部性对于一张图片而言，需要检测图片
原创
2021-11-08 09:29:25
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卷积神经网络(CNN)简介关于什么是卷积神经网络(CNN)，请自行查阅资料进行学习。如果是初学者，这里推荐一下台湾的李宏毅的深度学习课程。链接就不给了，这些资料网站上随处可见。值得一提的是，CNN虽然在图像处理的领域具有不可阻挡的势头，但是它绝对不仅仅只能用来图像处理领域，大家熟知的alphaGo下围棋也可以通过CNN的结构进行处理，因为下围棋与图像有着相似之处，所以说，CNN提供给我们的是一种处理问题的思想，有学者归纳出了可以用CNN解决的问题所具备的三个性质：局部性对于一张图片而言，需要检测图片
原创
2021-11-08 09:54:57
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卷积神经网络(CNN)简介关于什么是卷积神经网络(CNN)，请自行查阅资料进行学习。如果是初学者，这里推荐一下台湾的李宏毅的深度学习课程。链接就不给了，这些资料网站上随处可见。值得一提的是，CNN虽然在图像处理的领域具有不可阻挡的势头，但是它绝对不仅仅只能用来图像处理领域，大家熟知的alphaGo下围棋也可以通过CNN的结构进行处理，因为下围棋与图像有着相似之处，所以说，CNN提供给我们的是一种处理问题的思想，有学者归纳出了可以用CNN解决的问题所具备的三个性质：局部性对于一张图片而言，需要检测图片
原创
2022-04-09 11:11:43
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# 验证码识别神经网络设计
## 简介
在互联网时代，验证码被广泛应用于用户注册、登录、重置密码等操作中，以确保操作的真实性和安全性。然而，复杂的验证码对于机器而言往往难以识别。因此，设计一种验证码识别神经网络是非常有必要的。在本文中，我将向你介绍如何实现验证码识别神经网络，并提供详细的步骤和代码示例。
## 流程
下面是实现验证码识别神经网络的整体流程：
```mermaid
flowch
原创
2023-12-29 07:21:55
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# Python神经网络验证码识别流程
在这篇文章中，我将教会你如何使用Python神经网络来实现验证码识别。我们将会按照以下步骤来完成这个任务：
1. 数据收集和预处理
2. 构建神经网络模型
3. 模型训练和优化
4. 模型测试和验证
接下来，让我们逐步展开这个流程，并学习每一步需要做什么以及所需的代码。
## 数据收集和预处理
在验证码识别任务中，我们需要一些有标签的验证码数据来进
原创
2023-08-19 08:11:39
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利用神经网络完成对手写数字进行识别网络结构两个隐藏层 每层激活函数为Relu 数据集：mnist1. 准备数据import os
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import torch
# 导入 pytorch 内置的 mnist 数据
from torchvision.datasets import mnist
# 导入预处
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2023-12-14 10:41:11
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前几天搭建好了tensorflow2的环境，今天来试验一下神奇的机器学习。 先简单编写一个java程序，收集了10000多个验证码图片，00多个用来检验预测结果。先声明一下，验证码是从真实网站上爬取的，如下图，验证码中包含大写字母和数字，文字有旋转，背景和前景色是随机变化的，有斑点和曲线以及短划线干扰，字体看着有点像华文仿宋，大家可以根据是否对自己有用选择下载。 所有图片都已经经过人工标注，如以上
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2023-08-11 16:00:43
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上一篇我们对图片做了预处理，构建了数据集，今天我们就要用这个数据集来训练神经网络了。学习数据集我们拿到任何一个数据集都要先进行观察。一是我们自己要学会分辨，这样才能更有针对性的指导神经网络来分类；二是要看我们要处理的问题的复杂度，这样也是便于了解我们的神经网络要有多复杂(或者多“深”)。上图是我们的数据集的截图。观察发现“0”、“1”、“9”，“I”，“O”这五个字符是没有图片的，那是我们的数据集
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2024-08-10 10:53:11
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