Look

Look 是一款基于 CNN 训练的验证码识别工具，提供切图、训练、测试、识别等方法，优点是样本需求少，运行速度快，使用超级简单。

项目地址： https://github.com/tonglei100/look/tree/master/look

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安装

前提条件

PyTorch 安装

访问 https://pytorch.org/get-started/locally/

找到适合自己的安装方式，如 Windows 上 Python3.6 的安装方式：

# Python 3.6
pip3 install http://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-0.4.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl
pip3 install torchvision

look 安装

初次安装

pip install look

升级

pip install -U look

快速体验

在合适的目录，如 D:\ 目录下，打开 CMD 命令行窗口，输入如下命令

look
cd look_example
python start.py

使用说明

1. 收集训练集图片，切图

收集验证码图片样本集，放在 原始训练图集 目录。

需要把验证码图片手工命名，格式：验证码_时间戳，比如验证码图片上字符为 U6k4，则命名为 U6k4_1234567890.png。

如果验证码上字符有大小写，而实际输入不区分大小写，则可以全部命名为大写字母 (建议做法)。

验证码的字符集需要和 setting.py 中定义的一致，请根据需要修改。

切图方法如下，详细说明见示例代码说明

cut_train()

2. 训练

训练方法如下，详细说明见示例代码说明

train('model.pkl')

3. 收集测试集图片，切图

和 1. 收集训练 类似。(其实，也可以从训练图集剪切一部分到测试图集中)

4. 测试

和 2. 训练 类似。

5. 识别

识别方法如下，详细说明见示例代码说明

code = recognize('model.pkl')

后记

本项目是基于开源项目 pytorch-captcha-recognition，主要做了以下功能优化：

1. train 中加入 cnn.train()
2. recognize 中加入 cnn.eval()
3. 增加切图处理，大大减少了训练集样本数量
4. one_hot 函数优化
5. 函数接口简化
6. 提供 pip 安装包
7. 提供示例

最后，感谢 Dee Qiu (dee1024) 的贡献。