taurusxin/captcha
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Python 100%
5190b44440
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TaurusXin 5190b44440
feat: export onnx
2024-09-30 11:42:12 +08:00
.gitignore feat: export onnx 2024-09-30 11:42:12 +08:00
captcha_gen.py init repo 2024-09-30 11:05:35 +08:00
captcha_settings.py init repo 2024-09-30 11:05:35 +08:00
cnn_net.py init repo 2024-09-30 11:05:35 +08:00
dataset.py init repo 2024-09-30 11:05:35 +08:00
export_onnx.py feat: export onnx 2024-09-30 11:42:12 +08:00
one_hot_encoding.py init repo 2024-09-30 11:05:35 +08:00
predict.py fix: wrong path 2024-09-30 11:10:57 +08:00
README.md feat: export onnx 2024-09-30 11:42:12 +08:00
requirements.txt init repo 2024-09-30 11:05:35 +08:00
test.py init repo 2024-09-30 11:05:35 +08:00
train.py init repo 2024-09-30 11:05:35 +08:00

README.md

Captcha Recognition

基于深度神经网络(DNN)的验证码识别

使用方法

  1. 克隆项目到本地
git clone https://git.taurusxin.com/taurusxin/captcha.git
cd captcha
  1. 创建虚拟环境并安装依赖
python -m venv .venv

# Windows
.venv\Scripts\Activate.ps1

# Linux/MacOS
source .venv/bin/activate

# 先安装 PyTorch GPU 版本，cuda 12.4
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124

# 然后再安装其他依赖
pip install -r requirements.txt
  1. 根据提示生成数据集，生成3次数据集，分别用于训练，用于测试，用于验证。
python captcha_gen.py

建议的数据集长度如下：

数据集 长度
Train 50000
Test 1000
Predict 30
  1. 训练模型
python train.py
  1. 测试模型
python test.py
  1. 预测验证码
python predict.py
  1. 输出 onnx 模型
python export_onnx.py