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
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.
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.
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.
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:
# -*- coding: utf-8 -*- from splinter.browser import Browser from time import sleep import traceback # Message: 'phantomjs' executable needs to be in PATH. # geckodriver 要自行下载 # phantomjs 自行下载 #
1 importrequests2 from requests importRequest,Session3 importrequests.cookies4 importurllib.parse as parse5 6 importre7 importrandom8 importlxml9 importos10 11 classTicketObject():12 13 def __init__(s
# utf-8 __*__ import requests from bs4 import BeautifulSoup import time from PIL import Image from io import BytesIO def getIPPool(ip_url): ''' 从IP网站网站获取动态IP :param ip_url: 获取IP地址的服务器
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重要说明:由于12306网站已经全面切换为新版,此版本应用实现已经失效.由于年末较忙暂无更新计划,请另行选择其他最新主流订票助手. 开源Java Swing C/S版本12306订票助手 开源代码: https://github.com/xautlx/12306-hunter http://git.oschina.net/xautlx/hunter-12306 本程序完全开放源代码,仅作为技术学习