软件简介

基于深度学习的12306验证码识别程序。

1.1 准备工作

• 下载caffe并编译, 具体可参考官方文档, 此处不再赘述.

• 修改src/config.py中的caffe根目录和项目根目录.

• pip安装easydict, skimage等.

1.2 数据

• 通过运行src/tools/download_image.py, 会将12306验证码下载至data/download/all目录.

• 下载完成后, 通过运行src/tools/cut_image.py, 会将其裁剪为图片和文字两部分, 分别放在data/download/image目录和data/download/words目录.

• 修改src/image/scripts/words.py文件main方法中cut方法的参数(其参数为data/download/words中子目录的words_*中的数字), 它的目的是处理data/download/words中的所有子文件, 对多个词语进行分割并调整大小为固定值.

• 然后手工对其进行分类, 分别放至data/image和data/words目录. 可以将其分为两部分，分别放在对应的train和test目录.比如,一个示例目录如下:

  -image
  

  –test
  —蜡烛
  ----1-1.jpg
  —沙漠
  ----2-1.jpg
  –train
  —蜡烛
  ----1-2.jpg
  —沙漠
  ----2-2.jpg

图片部分

• 运行src/image/scripts/create_data.py, 将会生成图片部分对应的train.txt和test.txt, 里面包含着训练和测试文件及其类别列表.

• 运行src/image/scripts/create_lmdb.sh, 将会生成图片部分对应的lmdb文件.

文字部分

• 运行src/words/scripts/create_data.py, 将会生成文字部分对应的train.txt和test.txt, 里面包含着训练和测试文件及其类别列表.

• 运行src/words/scripts/create_lmdb.sh, 将会生成文字部分对应的lmdb文件.

1.3 参数

可以根据实际情况对src/image/model/image_solver.prototxt和src/words/model/words_solver.prototxt文件进行修改.具体修改方法可参考其他模型.

1.4 开始训练

src/image/scripts/image_train.sh和src/image/scripts/image_finetune_train.sh脚本分别用来进行从头训练/微调训练,
训练方法可参考caffe模型训练方法.

同理：

src/words/scripts/words_train.sh和src/words/scripts/words_finetune_train.sh脚本分别用来进行从头训练/微调训练,
训练方法可参考caffe模型训练方法.

测试

src/web提供了一个web测试界面, 运行index.py即可. 运行前, 可以更改对应的模型文件名称. 一个简单示例如下: