Captcha Identify 项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

captcha_identify.pytorch/
├── captcha_cnn_model.py
├── captcha_gen.py
├── captcha_predict.py
├── captcha_setting.py
├── captcha_test.py
├── captcha_train.py
├── dataset/
│   ├── train/
│   └── test/
├── my_dataset.py
├── one_hot_encoding.py
├── README.md
└── requirements.txt

目录结构介绍

• captcha_cnn_model.py: 定义了卷积神经网络模型。
• captcha_gen.py: 用于生成验证码图片的脚本。
• captcha_predict.py: 用于使用训练好的模型进行验证码预测的脚本。
• captcha_setting.py: 项目的配置文件，包含一些常量和参数设置。
• captcha_test.py: 用于测试模型的准确率的脚本。
• captcha_train.py: 用于训练模型的脚本。
• dataset/: 存放生成的验证码图片数据集，分为训练集和测试集。
• my_dataset.py: 自定义的数据集类，用于加载验证码图片数据。
• one_hot_encoding.py: 用于将验证码标签进行one-hot编码的脚本。
• README.md: 项目的说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖的Python库列表。

2. 项目的启动文件介绍

captcha_gen.py

该脚本用于生成验证码图片，并将其存储在dataset/train/目录下。生成的验证码图片会自动标注好标签。

python captcha_gen.py

captcha_train.py

该脚本用于训练卷积神经网络模型。训练完成后，模型会被保存为model.pkl文件。

python captcha_train.py

captcha_test.py

该脚本用于测试训练好的模型的准确率。

python captcha_test.py

captcha_predict.py

该脚本用于使用训练好的模型进行验证码预测。

python captcha_predict.py

3. 项目的配置文件介绍

captcha_setting.py

该文件包含了项目的一些常量和参数设置，例如验证码的长度、字符集、训练的超参数等。

# captcha_setting.py

# 验证码长度
CAPTCHA_LENGTH = 4

# 验证码字符集
CAPTCHA_CHARSET = '0123456789ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ'

# 训练集大小
TRAIN_DATASET_SIZE = 100000

# 测试集大小
TEST_DATASET_SIZE = 10000

# 训练超参数
BATCH_SIZE = 64
EPOCHS = 20
LEARNING_RATE = 0.001

通过修改这些参数，可以调整模型的训练过程和验证码的生成规则。