网站验证码10000张及对应标签数据集（可用于深度学习模型构建）.zip

# JW系统验证码 训练集 ## 更新 + [2023/12/13] **目前JWC已经更换为了非常复杂的验证码 （中文+动画+闪烁），所以本仓库仅供娱乐实验使用。** + 已经基于本仓库内的生成方法生成了10w个数据集训练的深度学习模型，并已经发布到pip（PYPI），在有pytorch的基础上可以通过`pip install scu_captcha`以下载使用。 [](https://github.com/SunnyHaze/scu-captcha) + 10w数据集百度网盘链接： + 链接：https://pan.baidu.com/s/1fqOLhP7FSb6oa61NAa4CIQ + 提取码：7gjy ## 简介 + 本仓库中含有 10000 条四川大学JW系统验证码，并已经打上对应的标签  + 验证码中只包含如下字符：`2345678abcdefgmnpwxy`，共20个字符随机排列组合生成的4位验证码，与教务处生成的验证码的定义域**完全匹配**。 + 数据集采用谷歌的[Kaptcha](https://code.google.com/archive/p/kaptcha/)生成。 + 实际使用时魔改了此Github仓库的代码用于渲染生成： [](https://github.com/oopsguy/kaptcha-spring-boot) >因为魔改实在过于丑陋，就不放本人的源代码在这里了。 + 可以用于深度学习的训练集，尝试构建Hack JWC的深度学习模型 ## 使用 + 验证码图片存储于[IMAGES.zip](IMAGES.zip)中 + 标签集合存于[label.csv](label.csv)中，每一行是`[图片序号, 验证码对应字符串]` 的列表，可以用Python的如下方法读取： ```python import csv data = [] # 读取数据 with open("label.csv", 'r', newline="" , encoding="utf8") as f: reader = csv.reader(f) for row in reader: data.append(row) # 预览数据 for line in data: print(line) ``` 序号与`IMAGES.zip`；里的文件名一一对应。 当然，如果需要进行深度学习还需要进行训练集测试集划分，随机抽取等等操作，请自行处理，祝君好运~