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tensorflow实战:端到端识别

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背景:

 

对于一个爬虫开发者来说,反爬虫无疑是一个又爱又恨的对手,两者之间通过键盘的斗争更是一个没有硝烟的战场。

 

反爬虫有很多措施,在这里说说验证码这一块

 

论爬虫修养:大家都是混口饭吃,上有老下有小,码农何苦为难码农?爬数据的时候尽可能减少服务器压力,能爬列表页,就不爬详情页,

 

环境

 

win10

 

显卡GTX950M

 

python3.6.5 注意是64位的

 

-gpu 1.9.0版本,cpu版本不推荐,太慢,配置过程可以看我下面的这个博客

 

正文:

 

数据集:百度上找的一个验证码数据集(因为懒得生成),也可以自己生成。

 

在训练前可以先对图片进行降噪,去掉干扰点,可以用opencv里面的函数滤波器等。这样识别会快点

 

在这里我就没有去做啦,不然怎幺叫粗暴呢(真正:懒, 没时间)

 

准确率训练到90+我就保存模型停止了,大家可以根据需求设置。看下图

 

这里是训练中的loss以及accuracy

 

 

这里是测试

 

 

这个是识别有错误的,毕竟我的GTX950也辛苦算了这幺久,再说这个7这幺像1呀。莫得了。

 

 

话不多说来个网络结构图再说

 

 

觉得有点乱的,看看下面的图

 

 

划重点:show you code

 

import numpy as np

 

import tensorflow as tf

 

from PIL import Image

 

import os

 

import random

 

import time

 

number = [‘0’, ‘1’, ‘2’, ‘3’, ‘4’, ‘5’, ‘6’, ‘7’, ‘8’, ‘9’]

 

# 图片所在文件夹

 

data_dir = ‘F:/checkimages/train’

 

# 图片长宽

 

width = 160

 

height = 60

 

# 验证码长度

 

max_captcha = 4

 

# 每一批次的样本数

 

batch_size = 64

 

# 字符类别的长度

 

num_numbers = len(number)def get_train_data(data_dir=data_dir):

 

# 获取文件中的所有图片的路径

 

# 返回包含所有的图片的地址和标签的键值对一个字典

 

simples = {}

 

for file_name in os.listdir(data_dir):

 

captcha = file_name.split(‘.’)[0]

 

# {“F:/checkimages/train/1231.jpg” : “1231”}

 

simples[data_dir + ‘/’ + file_name] = captcha

 

return simples

 

simples = get_train_data(data_dir)

 

# 获取所有的键,也就是所有图片的详细地址

 

file_dir = list(simples.keys())

 

num_simples = len(simples)

 

# 获取一批次的数据

 

def get_next_batch():

 

# 初始化全部为0的张量

 

# batch_x :[64, 160*60]

 

batch_x = np.zeros([batch_size, width * height])

 

# batch_y: [64, 10类别 * 4个字符]

 

batch_y = np.zeros([batch_size, num_numbers * max_captcha])

 

# 随机选取一张图片的数据填进去batch_x,batch_y

 

# 注意,因为是随机选的,也即是有可能选到同一张,不过没关系

 

for i in range(batch_size):

 

# 随机选出一个simples里面的键,也就是图片的路径,如 F:/checkimages/train/1231.jpg

 

file_name = file_dir[random.randint(0, num_simples – 1)]

 

# 给每一个样本输入数值,覆盖掉之前的0

 

# np.float32(Image.open(file_name).convert(‘L’)):

 

# [[247. 247. 247. … 247. 247. 247.]

 

# [247. 247. 247. … 247. 247. 247.]]

 

# flatten(): 将2维的像素值转化为一维的

 

# 当然还要标准化,除255

 

batch_x[i, :] = np.float32(Image.open(file_name).convert(‘L’)).flatten() / 255

 

# 获取每一个图片的标签,转化为one-hot编码

 

batch_y[i, :] = text2vec(simples[file_name])

 

return batch_x, batch_y

 

# 将目标值转换为one-hot编码。

 

def text2vec(text):

 

return [0 if ord(i) – 48 != j else 1 for i in text for j in range(num_numbers)]

 

3个卷积层, 2个全连接层,看不懂的可以看下我写的这个博客

 

(虽然写得也不是很详细,毕竟最近时间不太够,以后会回来填坑的)

 

with tf.name_scope(“input_data”):

 

x = tf.placeholder(tf.float32, [None, width * height], name=’input’)

 

y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, num_numbers * max_captcha])with tf.name_scope(“conv1”):

 

# 运算前,先转换图片像素数据的维度

 

x_image = tf.reshape(x, [-1, height, width, 1])

 

W_conv1 = weight_variable([5, 5, 1, 32])

 

b_conv1 = bias_variable([32])

 

h_conv1 = tf.nn.relu(conv2d(x_image, W_conv1) + b_conv1)

 

h_pool1 = max_pool_2x2(h_conv1)

 

with tf.name_scope(“conv2”):

 

W_conv2 = weight_variable([5, 5, 32, 64])

 

b_conv2 = bias_variable([64])

 

h_conv2 = tf.nn.relu(conv2d(h_pool1, W_conv2) + b_conv2)

 

h_pool2 = max_pool_2x2(h_conv2)

 

with tf.name_scope(“conv3”):

 

W_conv3 = weight_variable([5, 5, 64, 64])

 

b_conv3 = bias_variable([64])

 

h_conv3 = tf.nn.relu(conv2d(h_pool2, W_conv3) + b_conv3)

 

h_pool3 = max_pool_2x2(h_conv3)

 

with tf.name_scope(“fc1”):

 

W_fc1 = weight_variable([8 * 20 * 64, 1024])

 

b_fc1 = bias_variable([1024])

 

h_pool3_flat = tf.reshape(h_pool3, [-1, 8 * 20 * 64])

 

# 全连接层加了激活函数

 

h_fc1 = tf.nn.relu(tf.matmul(h_pool3_flat, W_fc1) + b_fc1)

 

with tf.name_scope(“fc2”):

 

W_fc2 = weight_variable([1024, num_numbers * max_captcha])

 

b_fc2 = bias_variable([num_numbers * max_captcha])

 

output = tf.matmul(h_fc1, W_fc2) + b_fc2

 

output = tf.softmax(output)

 

损失函数,以及优化器

 

with tf.name_scope(“loss”):

 

cross_entropy = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax

 

_cross_entropy

 

_with_logits(labels=y_, logits=output))

 

with tf.name_scope(“AdamOptimizer”):

 

# 1e-4也就是: 0.0001

 

train_step = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=1e-4).minimize(cross_entropy)

 

with tf.name_scope(“accuracy”):

 

predict = tf.reshape(output, [-1, max_captcha, num_numbers])

 

labels = tf.reshape(y_, [-1, max_captcha, num_numbers])

 

correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(predict, 2, name=’predict_max_idx’), tf.argmax(labels, 2))

 

accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))

 

最后就是训练了

 

with tf.Session() as sess:

 

# sess = tf.InteractiveSession()

 

sess.run(init_op)

 

# 保存事件文件

 

train_writer = tf.summary.FileWriter(“F:/checkimages/event/”, graph=sess.graph)

 

saver = tf.train.Saver() # 用于保存模型

 

for i in range(8000):

 

batch_x, batch_y = get_next_batch()

 

if i % 100 == 0:

 

train_accuracy = sess.run(accuracy, feed_dict={x: batch_x, y_: batch_y})

 

print(“第%d步 — >准确率为: %g ” % (i, sess.run(accuracy, feed_dict={x: batch_x, y_: batch_y})))

 

# 保存训练过程的数据变化

 

summary = sess.run(merged, feed_dict={x: batch_x, y_: batch_y})

 

train_writer.add_summary(summary, i)

 

if train_accuracy > 0.90:

 

saver.save(sess, “F:/checkimages/model/output.model”, global_step=i)

 

break

 

# 训练模型

 

sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_x, y_: batch_y})

 

小结:

 

这次分享主要目的事分享一下实现的代码,但不是说看了文章就可以识别验证码了。想要自己解决这些问题没有其他的办法。

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