本文介绍了python使用tensorflow深度学习识别验证码 ，分享给大家，具体如下：

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除了传统的PIL包处理图片,然后用pytessert+OCR识别意外,还可以使用tessorflow训练来识别验证码。

此篇代码大部分是转载的，只改了很少地方。

代码是运行在linux环境，tessorflow没有支持windows的python 2.7。

gen_captcha.py代码。

#coding=utf-8
from captcha.image import ImageCaptcha # pip install captcha
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
import random

# 验证码中的字符, 就不用汉字了

number = ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']
alphabet = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j', 'k', 'l', 'm', 'n', 'o', 'p', 'q', 'r', 's', 't', 'u',
      'v', 'w', 'x', 'y', 'z']

ALPHABET = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J', 'K', 'L', 'M', 'N', 'O', 'P', 'Q', 'R', 'S', 'T', 'U',
      'V', 'W', 'X', 'Y', 'Z']
'''
number=['0','1','2','3','4','5','6','7','8','9']
alphabet =[]
ALPHABET =[]
'''

# 验证码一般都无视大小写；验证码长度4个字符
def random_captcha_text(char_set=number + alphabet + ALPHABET, captcha_size=4):
  captcha_text = []
  for i in range(captcha_size):
    c = random.choice(char_set)
    captcha_text.append(c)
  return captcha_text


# 生成字符对应的验证码
def gen_captcha_text_and_image():
  while(1):
    image = ImageCaptcha()

    captcha_text = random_captcha_text()
    captcha_text = ''.join(captcha_text)

    captcha = image.generate(captcha_text)
    #image.write(captcha_text, captcha_text + '.jpg') # 写到文件

    captcha_image = Image.open(captcha)
    #captcha_image.show()
    captcha_image = np.array(captcha_image)
    if captcha_image.shape==(60,160,3):
      break

  return captcha_text, captcha_image






if __name__ == '__main__':
  # 测试
  text, image = gen_captcha_text_and_image()
  print image
  gray = np.mean(image, -1)
  print gray

  print image.shape
  print gray.shape
  f = plt.figure()
  ax = f.add_subplot(111)
  ax.text(0.1, 0.9, text, ha='center', va='center', transform=ax.transAxes)
  plt.imshow(image)

  plt.show()

本文标题：python使用tensorflow深度学习识别验证码-创新互联
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