基于卷积神经网络验证码图像识别python代码

以下是基于卷积神经网络的验证码图像识别Python代码：

import tensorflow as tf
import numpy as np
from PIL import Image

# 加载模型
model = tf.keras.models.load_model('captcha_cnn.h5')

# 定义字符集
char_set = '0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ'

# 读取验证码图像并转换为灰度图像
def read_image(file_path):
    image = Image.open(file_path)
    image = image.convert('L')
    image = np.array(image)
    return image

# 预处理图像
def preprocess_image(image):
    # 图像归一化
    image = image / 255.0
    # 图像大小调整为 (28, 28)
    image = tf.image.resize(image, (28, 28))
    # 增加一个维度，将图像转换为 (1, 28, 28, 1) 的形状
    image = tf.expand_dims(image, axis=0)
    image = tf.expand_dims(image, axis=-1)
    return image

# 预测结果
def predict(image_path):
    # 读取图像
    image = read_image(image_path)
    # 预处理图像
    image = preprocess_image(image)
    # 进行预测
    y_pred = model.predict(image)
    # 将预测结果转换为字符串
    y_pred = tf.argmax(y_pred, axis=-1)
    y_pred = y_pred.numpy().flatten().tolist()
    y_pred = ''.join([char_set[i] for i in y_pred])
    return y_pred

# 测试
if __name__ == '__main__':
    image_path = 'test.png'
    y_pred = predict(image_path)
    print('预测结果：', y_pred)

在上面的代码中，我们首先加载了训练好的模型 `captcha_cnn.h5`，然后定义了字符集 `char_set`，用于将预测结果转换为字符串。接着，我们定义了 `read_image` 函数用于读取验证码图像并转换为灰度图像，定义了 `preprocess_image` 函数用于预处理图像，并定义了 `predict` 函数用于进行预测。最后，我们在 `if __name__ == '__main__'` 条件下调用 `predict` 函数进行测试。