用PyTorch训练模型识别captcha库生成的验证码
目录
制作训练数据集
用Dataloader加载自定义的Dataset
训练模型
识别验证码
总结与提高
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在本节，我们将使用深度学习框架PyTorch来训练模型去识别一种难度稍大一点的数字+字母混合验证码（我们可以使用第三方库captcha生成这种验证码），示例如下。
制作训练数据集
生成验证码的程序编写如下。
# generate.py
from captcha.image import ImageCaptcha
import concurrent.futures
from pathlib import Path
import shutil
import randomCHAR_NUMBER = 4 # 字符数量
IMG_WIDTH = 160 # 图片宽度
IMG_HEIGHT = 60 # 图片高度
SEED = "0123456789ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ" # 字符池def generate_captcha(num, output_dir, thread_name=0):"""生成一定数量的验证码图片:param num: 生成数量:param output_dir: 存放验证码图片的文件夹路径:param thread_name: 线程名称:return: None"""# 如果目录已存在，则先删除后再创建if Path(output_dir).exists():shutil.rmtree(output_dir)Path(output_dir).mkdir()for i in range(num):img = ImageCaptcha(width=IMG_WIDTH, height=IMG_HEIGHT)chars = "".join([random.choice(SEED) for _ in range(CHAR_NUMBER)])save_path = f"{output_dir}/{i + 1}-{chars}.png"img.write(chars, save_path)print(f"Thread {thread_name}: 已生成{i + 1}张验证码")print(f"Thread {thread_name}: 验证码图片生成完毕")def main():with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10) as executor:executor.submit(generate_captcha, 30000, f"./train_captcha", 0)executor.submit(generate_captcha, 1000, f"./test_captcha", 1)if __name__ == '__main__':main()我们生成了30000张验证码图片用作训练集保存在train_captcha文件夹下，1000张图片用作测试集保存在test_captcha文件夹下。
用Dataloader加载自定义的Dataset
接下来我们需要自定义一个Dataset类，将train_captcha文件夹中的图片加载进来并作一定的处理。
# loader.py
class ImageDataSet(Dataset):def __init__(self, dir_path):super(ImageDataSet, self).__init__()self.img_path_list = [f"{dir_path}/{filename}" for filename in os.listdir(dir_path)]self.trans = transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Grayscale()])def __getitem__(self, idx):image = self.trans(Image.open(self.img_path_list[idx]))label = self.img_path_list[idx].split("-")[-1].replace(".png", "")label = one_hot_encode(label)return image, labeldef __len__(self):return len(self.img_path_list)从代码中可以看出，每张图片都会通过transforms.Grayscale()这行代码被灰度化。
返回的标签是从图片路径中获取到的，不过我们不能直接返回验证码字符串，而是要进行独热编码操作，这样才能提供给PyTorch进行学习。独热编码和解码函数编写如下。
# loader.py
def one_hot_encode(label):"""将字符转为独热码"""cols = len(SEED)rows = CHAR_NUMBERresult = torch.zeros((rows, cols), dtype=float)for i, char in enumerate(label):j = SEED.index(char)result[i, j] = 1.0return result.view(1, -1)[0]def one_hot_decode(pred_result):"""将独热码转为字符"""pred_result = pred_result.view(-1, len(SEED))index_list = torch.argmax(pred_result, dim=1)text = "".join([SEED[i] for i in index_list])return text我们首先用torch.zeros()函数生成一个4行36列，值全是0的张量。接着循环标签中的各个字符，将字符在SEED中对应的索引获取到，然后将张量中对应位置的0，改成1。最后我们要返回一个一维的列表，长度是4*36=144。
独热解码函数就是将模型预测的值从一维转成4行36列的二维张量，然后调用torch.argmax()函数寻找每一行最大值（也就是1）的索引。知道索引后我们就可以从SEED中找到对应的字符了。
Dataset做好后，就可以使用Dataloader加载进来了。
# loader.py
BATCH_SIZE = 60def get_loader(path):"""加载数据"""dataset = ImageDataSet(path)dataloader = DataLoader(dataset, BATCH_SIZE, shuffle=True)return dataloader给get_loader提供训练集目录路径，就会返回一个Dataloader对象。
loader.py完整代码编写如下。
# loader.py
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from torchvision import transforms
from generate import CHAR_NUMBER, SEED
from PIL import Image
import torch
import osBATCH_SIZE = 60class ImageDataSet(Dataset):def __init__(self, dir_path):super(ImageDataSet, self).__init__()self.img_path_list = [f"{dir_path}/{filename}" for filename in os.listdir(dir_path)]self.trans = transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Grayscale()])def __getitem__(self, idx):image = self.trans(Image.open(self.img_path_list[idx]))label = self.img_path_list[idx].split("-")[-1].replace(".png", "")label = one_hot_encode(label)return image, labeldef __len__(self):return len(self.img_path_list)def one_hot_encode(label):"""将字符转为独热码"""cols = len(SEED)rows = CHAR_NUMBERresult = torch.zeros((rows, cols), dtype=float)for i, char in enumerate(label):j = SEED.index(char)result[i, j] = 1.0return result.view(1, -1)[0]def one_hot_decode(pred_result):"""将独热码转为字符"""pred_result = pred_result.view(-1, len(SEED))index_list = torch.argmax(pred_result, dim=1)text = "".join([SEED[i] for i in index_list])return textdef get_loader(path):"""加载数据"""dataset = ImageDataSet(path)dataloader = DataLoader(dataset, BATCH_SIZE, shuffle=True)return dataloaderif __name__ == "__main__":train_dataloader = get_loader("./train_captcha")test_dataloader = get_loader("./test_captcha")for X, y in train_dataloader:print(X.shape)print(y.shape)break训练模型
Dataloader有了的话就可以训练模型了。首先编写一个CNN神经网络模型，代码编写如下。
# train.py
class NeuralNetWork(nn.Module):def __init__(self):super(NeuralNetWork, self).__init__()self.layer1 = nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=64, kernel_size=3, padding=1),nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(kernel_size=2))self.layer2 = nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels=64, out_channels=128, kernel_size=3, padding=1),nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(kernel_size=2))self.layer3 = nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels=128, out_channels=256, kernel_size=3, padding=1),nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(kernel_size=2))self.layer4 = nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels=256, out_channels=512, kernel_size=3, padding=1),nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(kernel_size=2))self.layer5 = nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(in_features=15360, out_features=4096),nn.Dropout(0.5),nn.ReLU(),nn.Linear(in_features=4096, out_features=CHAR_NUMBER*len(SEED)))def forward(self, x):x = self.layer1(x)x = self.layer2(x)x = self.layer3(x)x = self.layer4(x)x = self.layer5(x)return x训练代码编写如下。
# train.py
def train(dataloader, model, loss_fn, optimizer):model.train()for batch, (X, y) in enumerate(dataloader):X, y = X.to(device), y.to(device)pred = model(X)loss = loss_fn(pred, y)optimizer.zero_grad()loss.backward()optimizer.step()if batch % 100 == 0:print(f"损失值: {loss:>7f}")def main():model = NeuralNetWork().to(device)loss_fn = nn.MultiLabelSoftMarginLoss()optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3)train_dataloader = get_loader("./train_captcha")epoch = 25for t in range(epoch):print(f"训练周期 {t+1}\\n-------------------------------")train(train_dataloader, model, loss_fn, optimizer)print("\\n")torch.save(model.state_dict(), "model.pth")print("训练完成，模型已保存")损失函数使用的是MultiLabelSoftMarginLoss，优化器用的是Adam，训练周期设为25。训练时的损失值打印如下。
训练周期 1
-------------------------------
损失值: 0.692886
损失值: 0.128895
损失值: 0.128800
损失值: 0.128097
损失值: 0.128528训练周期 2
-------------------------------
损失值: 0.128577
损失值: 0.128327
损失值: 0.127925
损失值: 0.127692
损失值: 0.127465训练周期 3
-------------------------------
损失值: 0.127885
损失值: 0.128408
损失值: 0.127816
损失值: 0.127488
损失值: 0.127287训练周期 4
-------------------------------
损失值: 0.123967
损失值: 0.112222
损失值: 0.092697
损失值: 0.078899
损失值: 0.068929训练周期 5
-------------------------------
损失值: 0.057776
损失值: 0.053715
损失值: 0.051970
损失值: 0.043962
损失值: 0.037063训练周期 6
-------------------------------
损失值: 0.029905
损失值: 0.030127
损失值: 0.027231
损失值: 0.032264
损失值: 0.024341训练周期 7
-------------------------------
损失值: 0.021398
损失值: 0.018153
损失值: 0.022559
损失值: 0.022942
损失值: 0.022915训练周期 8
-------------------------------
损失值: 0.016882
损失值: 0.015785
损失值: 0.012475
损失值: 0.014426
损失值: 0.017805训练周期 9
-------------------------------
损失值: 0.013821
损失值: 0.011472
损失值: 0.012917
损失值: 0.015547
损失值: 0.014739训练周期 10
-------------------------------
损失值: 0.010106
损失值: 0.011225
损失值: 0.009154
损失值: 0.008147
损失值: 0.011143训练周期 11
-------------------------------
损失值: 0.007271
损失值: 0.007037
损失值: 0.007533
损失值: 0.008627
损失值: 0.007397训练周期 12
-------------------------------
损失值: 0.005330
损失值: 0.007252
损失值: 0.009246
损失值: 0.006754
损失值: 0.008297训练周期 13
-------------------------------
损失值: 0.004041
损失值: 0.005883
损失值: 0.006189
损失值: 0.006246
损失值: 0.005023训练周期 14
-------------------------------
损失值: 0.006563
损失值: 0.006127
损失值: 0.007289
损失值: 0.007039
损失值: 0.007581训练周期 15
-------------------------------
损失值: 0.006700
损失值: 0.005955
损失值: 0.005441
损失值: 0.006462
损失值: 0.007206训练周期 16
-------------------------------
损失值: 0.004886
损失值: 0.003242
损失值: 0.003010
损失值: 0.006035
损失值: 0.005514训练周期 17
-------------------------------
损失值: 0.005531
损失值: 0.005279
损失值: 0.004446
损失值: 0.004735
损失值: 0.004031训练周期 18
-------------------------------
损失值: 0.005880
损失值: 0.004755
损失值: 0.004029
损失值: 0.003925
损失值: 0.005927训练周期 19
-------------------------------
损失值: 0.004124
损失值: 0.003929
损失值: 0.002836
损失值: 0.005204
损失值: 0.003648训练周期 20
-------------------------------
损失值: 0.002096
损失值: 0.003892
损失值: 0.003448
损失值: 0.004799
损失值: 0.002587训练周期 21
-------------------------------
损失值: 0.003060
损失值: 0.002637
损失值: 0.003105
损失值: 0.003394
损失值: 0.002905训练周期 22
-------------------------------
损失值: 0.002720
损失值: 0.001916
损失值: 0.002831
损失值: 0.003600
损失值: 0.003624训练周期 23
-------------------------------
损失值: 0.002969
损失值: 0.003402
损失值: 0.003436
损失值: 0.003718
损失值: 0.002899训练周期 24
-------------------------------
损失值: 0.002549
损失值: 0.002374
损失值: 0.002061
损失值: 0.003630
损失值: 0.001951训练周期 25
-------------------------------
损失值: 0.004350
损失值: 0.003110
损失值: 0.002201
损失值: 0.003884
损失值: 0.002837训练完成，模型已保存train.py的完整代码如下所示。
# train.py
import torch
from torch import nn
from loader import get_loader
from generate import CHAR_NUMBER, SEEDdevice = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "mps" if torch.backends.mps.is_available() else "cpu"class NeuralNetWork(nn.Module):def __init__(self):super(NeuralNetWork, self).__init__()self.layer1 = nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=64, kernel_size=3, padding=1),nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(kernel_size=2))self.layer2 = nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels=64, out_channels=128, kernel_size=3, padding=1),nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(kernel_size=2))self.layer3 = nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels=128, out_channels=256, kernel_size=3, padding=1),nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(kernel_size=2))self.layer4 = nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels=256, out_channels=512, kernel_size=3, padding=1),nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(kernel_size=2))self.layer5 = nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(in_features=15360, out_features=4096),nn.Dropout(0.5),nn.ReLU(),nn.Linear(in_features=4096, out_features=CHAR_NUMBER*len(SEED)))def forward(self, x):x = self.layer1(x)x = self.layer2(x)x = self.layer3(x)x = self.layer4(x)x = self.layer5(x)return xdef train(dataloader, model, loss_fn, optimizer):model.train()for batch, (X, y) in enumerate(dataloader):X, y = X.to(device), y.to(device)pred = model(X)loss = loss_fn(pred, y)optimizer.zero_grad()loss.backward()optimizer.step()if batch % 100 == 0:print(f"损失值: {loss:>7f}")def main():model = NeuralNetWork().to(device)loss_fn = nn.MultiLabelSoftMarginLoss()optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3)train_dataloader = get_loader("./train_captcha")epoch = 25for t in range(epoch):print(f"训练周期 {t+1}\\n-------------------------------")train(train_dataloader, model, loss_fn, optimizer)print("\\n")torch.save(model.state_dict(), "model3.pth")print("训练完成，模型已保存")if __name__ == "__main__":main()识别验证码
最后一步就是验证模型的准确度了，代码编写如下。
import os
import torch
from PIL import Image
from train import NeuralNetWork
from loader import one_hot_decode
from torchvision import transformsdevice = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "mps" if torch.backends.mps.is_available() else "cpu"def predict(model, file_path):trans = transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Grayscale()])with torch.no_grad():X = trans(Image.open(file_path)).reshape(1, 1, 60, 160)pred = model(X)text = one_hot_decode(pred)return textdef main():model = NeuralNetWork().to(device)model.load_state_dict(torch.load("./model.pth", map_location=torch.device("cpu")))model.eval()correct = 0test_dir = "./test_captcha"total = len(os.listdir(test_dir))for filename in os.listdir(test_dir):file_path = f"{test_dir}/{filename}"real_captcha = file_path.split("-")[-1].replace(".png", "")pred_captcha = predict(model, file_path)if pred_captcha == real_captcha:correct += 1print(f"{file_path}的预测结果为{pred_captcha}，预测正确")else:print(f"{file_path}的预测结果为{pred_captcha}，预测错误")accuracy = f"{correct / total * 100:.2f}%"print(accuracy)main()我们循环获取test_captcha文件夹中的各个图片，然后将模型和图片路径传入predict()函数进行预测。预测值跟真实值一样的话，correct变量就加上1。最后跟图片总图相除就可以得到准确度了。经测试，准确度为86.5%左右。
./test_captcha/818-GMR5.png的预测结果为GMR5，预测正确
./test_captcha/208-5BBS.png的预测结果为5BBS，预测正确
./test_captcha/16-BY5S.png的预测结果为BY5S，预测正确
./test_captcha/612-RHRW.png的预测结果为RHRW，预测正确
./test_captcha/119-ILPD.png的预测结果为ILPD，预测正确
./test_captcha/950-6N99.png的预测结果为6N99，预测正确
./test_captcha/830-0J4F.png的预测结果为OJ4F，预测错误
./test_captcha/64-6IO5.png的预测结果为6IO5，预测正确
./test_captcha/230-OS58.png的预测结果为OS58，预测正确
./test_captcha/441-0JA0.png的预测结果为0JA0，预测正确
./test_captcha/609-SYD8.png的预测结果为SYD8，预测正确
./test_captcha/445-AWG3.png的预测结果为AWG3，预测正确
./test_captcha/9-U01H.png的预测结果为U01H，预测正确
./test_captcha/754-AJXL.png的预测结果为AJJL，预测错误
./test_captcha/248-1PD3.png的预测结果为1PD3，预测正确
./test_captcha/702-BLZE.png的预测结果为BLZE，预测正确
./test_captcha/289-M8BX.png的预测结果为M8BX，预测正确
./test_captcha/753-FWSA.png的预测结果为FWSA，预测正确
./test_captcha/43-MOV1.png的预测结果为MOV1，预测正确
./test_captcha/513-YDDP.png的预测结果为YDDP，预测正确
./test_captcha/140-FI4L.png的预测结果为FI4L，预测正确
./test_captcha/105-PBXL.png的预测结果为PBXL，预测正确
./test_captcha/910-A87X.png的预测结果为A87X，预测正确
./test_captcha/193-T7SN.png的预测结果为T7SN，预测正确
./test_captcha/940-N3MB.png的预测结果为N3MB，预测正确
./test_captcha/693-G35X.png的预测结果为G35X，预测正确
./test_captcha/911-INXP.png的预测结果为INXP，预测正确
./test_captcha/96-JZMT.png的预测结果为JZMT，预测正确
./test_captcha/454-TET0.png的预测结果为TET0，预测正确
./test_captcha/498-IC9F.png的预测结果为IC9F，预测正确
./test_captcha/242-ON68.png的预测结果为ON68，预测正确
./test_captcha/273-FWXI.png的预测结果为FWXI，预测正确
./test_captcha/853-1WYL.png的预测结果为1WYL，预测正确
./test_captcha/929-EW3Z.png的预测结果为EW3Z，预测正确
./test_captcha/456-NQ5L.png的预测结果为NQ5L，预测正确
./test_captcha/158-BY6E.png的预测结果为BY6E，预测正确
./test_captcha/738-JTYR.png的预测结果为JTYR，预测正确
./test_captcha/715-GQBY.png的预测结果为GQBY，预测正确
./test_captcha/150-HS6T.png的预测结果为HS6T，预测正确
./test_captcha/30-BLXI.png的预测结果为BLXI，预测正确
./test_captcha/364-PH3Y.png的预测结果为PH3Y，预测正确
./test_captcha/966-OY24.png的预测结果为0Y24，预测错误
./test_captcha/229-GKL8.png的预测结果为GKL8，预测正确
./test_captcha/664-T76T.png的预测结果为T76T，预测正确
./test_captcha/889-50V3.png的预测结果为50N3，预测错误
./test_captcha/45-842N.png的预测结果为842N，预测正确
./test_captcha/428-LBG4.png的预测结果为LBG4，预测正确
./test_captcha/757-JYKT.png的预测结果为JYKT，预测正确
./test_captcha/512-3Z4F.png的预测结果为3Z4F，预测正确
./test_captcha/724-IPI2.png的预测结果为IPI2，预测正确
./test_captcha/222-2B0K.png的预测结果为2B0K，预测正确
./test_captcha/374-Y5YJ.png的预测结果为Y5YJ，预测正确
./test_captcha/167-J4ZW.png的预测结果为J4ZW，预测正确
./test_captcha/271-LQ5L.png的预测结果为LQ5L，预测正确
./test_captcha/78-YKYP.png的预测结果为YKYP，预测正确
./test_captcha/626-GFXQ.png的预测结果为GFXQ，预测正确
./test_captcha/833-YBZN.png的预测结果为YBZN，预测正确
./test_captcha/396-1EL0.png的预测结果为1E0O，预测错误
./test_captcha/354-K3VH.png的预测结果为K3VH，预测正确
./test_captcha/662-ICLS.png的预测结果为ICLS，预测正确
./test_captcha/85-OI9R.png的预测结果为OI9R，预测正确
./test_captcha/449-DNC2.png的预测结果为DMC2，预测错误
./test_captcha/295-MGT0.png的预测结果为MGTO，预测错误
./test_captcha/277-TVLQ.png的预测结果为TVLQ，预测正确
./test_captcha/94-6TR2.png的预测结果为6TR2，预测正确
./test_captcha/206-AH33.png的预测结果为AH33，预测正确
./test_captcha/47-SZ1X.png的预测结果为SZ1X，预测正确
./test_captcha/699-EE1K.png的预测结果为EE1K，预测正确
./test_captcha/472-CMGY.png的预测结果为CMGY，预测正确
./test_captcha/722-79RF.png的预测结果为79RF，预测正确
./test_captcha/799-7LPB.png的预测结果为7LPB，预测正确
./test_captcha/824-5A6T.png的预测结果为5A6T，预测正确
./test_captcha/409-QDZJ.png的预测结果为QDZJ，预测正确
./test_captcha/536-QSF2.png的预测结果为QSF2，预测正确
./test_captcha/86-EDPV.png的预测结果为EDPV，预测正确
./test_captcha/104-UD6D.png的预测结果为UD6D，预测正确
./test_captcha/406-LJWF.png的预测结果为LJWF，预测正确
./test_captcha/965-2VOO.png的预测结果为2V00，预测错误
./test_captcha/362-PPPM.png的预测结果为PPPM，预测正确
./test_captcha/107-27MM.png的预测结果为27MM，预测正确
./test_captcha/860-J4T0.png的预测结果为J4T0，预测正确
./test_captcha/785-FYC0.png的预测结果为FYC0，预测正确
./test_captcha/921-NUYA.png的预测结果为NUYA，预测正确
./test_captcha/455-BGX7.png的预测结果为BGX7，预测正确
./test_captcha/926-9900.png的预测结果为99OO，预测错误
./test_captcha/191-LYBA.png的预测结果为LYBA，预测正确
./test_captcha/927-81WI.png的预测结果为81WI，预测正确
./test_captcha/291-A7IK.png的预测结果为A7IK，预测正确
./test_captcha/473-9UIA.png的预测结果为9UIA，预测正确
./test_captcha/797-DYOL.png的预测结果为DYOL，预测正确
./test_captcha/593-T5LE.png的预测结果为T5LE，预测正确
./test_captcha/483-HK8W.png的预测结果为HK8W，预测正确
./test_captcha/153-HJRO.png的预测结果为HJRO，预测正确
./test_captcha/504-6P5W.png的预测结果为6P5W，预测正确
./test_captcha/851-MHJU.png的预测结果为MHUU，预测错误
./test_captcha/547-EEJN.png的预测结果为EEJN，预测正确
./test_captcha/817-LPJV.png的预测结果为LPPJ，预测错误
./test_captcha/855-EKFM.png的预测结果为EKFM，预测正确
./test_captcha/482-22Q3.png的预测结果为22Q3，预测正确
./test_captcha/327-NZ31.png的预测结果为NZ31，预测正确
./test_captcha/857-YNVN.png的预测结果为YNVN，预测正确
./test_captcha/108-F4BK.png的预测结果为F4BK，预测正确
./test_captcha/675-0T9L.png的预测结果为0T9L，预测正确
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86.50%总结与提高
在本节我们只是对图像进行了灰度处理，并没有进一步的优化图像，也没有切割图像。然而，深度学习框架PyTorch训练出来的模型的准确度还是不错的。如果要进一步提高识别精度，可以增加训练数据集，或者优化下神经网络各层结构。
源码下载
文件包含了训练出来的模型，所以有点大。
链接:https://pan.baidu.com/s/1uUaA__0YkDGPL6DMzNJ8DA
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