(源码)基于深度学习的验证码识别系统.zip

# 基于深度学习的验证码识别系统 ## 项目简介 本项目是一个基于深度学习的验证码识别系统，专注于破解网易易盾、极验等主流验证码。项目涵盖了多种验证码类型的识别，包括文字点选、滑动、语序、九宫格等，并提供了详细的模型训练和识别流程。 ## 项目的主要特性和功能 - **多类型验证码识别**：支持极验文字点选、极验滑动、极验语序、极验九宫格、易盾文字、易盾图标、易盾滑动、易盾乱序还原拼图等多种验证码类型。 - **深度学习模型**：采用目标检测框架和文字识别框架，结合PyTorch和YOLOv3进行模型训练。 - **数据集共享**：鼓励用户共享数据集，以提高识别效果。 - **环境搭建简单**：提供详细的安装步骤，支持Windows和Linux系统。 ## 安装使用步骤 1. **环境准备**： - 安装Python环境。 - 安装PyTorch和相关依赖： ```bash pip install torch==1.4.0+cpu torchvision==0.5.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 2. **启动服务**： - 安装完毕后，启动验证码识别服务： ```bash python captcha_server.py ``` - 调用实例在`api_requests.py`中。 3. **模型和数据集下载**： - 模型和数据集已上传至QQ群（群号：1126310403），请在群文件中下载。 4. **模型训练**： - 使用`label_image`标注文字位置。 - 使用`pytorch + yolov3`训练位置预测模型。 - 根据预测位置裁剪汉字图片。 - 使用`pytorch + CNN`深层神经网络识别汉字。 5. **预测和解析**： - 加载训练好的模型。 - 对验证码图像进行预处理。 - 使用模型进行预测，提取验证码中的文字。 请确保本项目仅用于研究学习，感谢您的配合与支持！