基于bp神经网络构建图片验证码识别python代码

好的，以下是基于BP神经网络的图片验证码识别Python代码：

首先，我们需要导入相关的库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image

接着，我们需要准备训练数据。假设我们有一个包含100个验证码图片的数据集，每个验证码有5个字符，每个字符大小为30x30像素。我们可以将每个字符转换成一个长度为900的向量，然后将5个字符的向量合并成一个长度为4500的向量。将这些向量保存到一个numpy数组中，作为训练数据。

# 加载训练数据
X_train = []
y_train = []
for i in range(100):
    for j in range(5):
        im = Image.open(f"captcha_{i}_{j}.png") # 加载验证码图片
        im = im.convert("L") # 转换为灰度图
        im = im.resize((30, 30)) # 缩放为30x30像素
        X_train.append(np.array(im).flatten()) # 将字符转换成向量并加入训练数据
        y_train.append(i) # 记录验证码的序号
X_train = np.array(X_train)
y_train = np.array(y_train)

接着，我们需要对训练数据进行预处理。将像素值归一化到0到1之间，并对标签进行one-hot编码。

# 对训练数据进行预处理
X_train = X_train / 255.0
y_train_onehot = np.zeros((len(y_train), 100))
y_train_onehot[np.arange(len(y_train)), y_train] = 1

接下来，我们可以构建BP神经网络模型。这里我们使用一个包含一个隐藏层的神经网络，隐藏层的大小为100。输入层大小为4500，输出层大小为100，代表100个不同的验证码。

# 构建BP神经网络模型
class NeuralNetwork:
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        self.W1 = np.random.randn(input_size, hidden_size) * 0.01
        self.b1 = np.zeros((1, hidden_size))
        self.W2 = np.random.randn(hidden_size, output_size) * 0.01
        self.b2 = np.zeros((1, output_size))
    
    def forward(self, X):
        self.z1 = np.dot(X, self.W1) + self.b1
        self.a1 = np.tanh(self.z1)
        self.z2 = np.dot(self.a1, self.W2) + self.b2
        exp_scores = np.exp(self.z2)
        self.probs = exp_scores / np.sum(exp_scores, axis=1, keepdims=True)
        return self.probs
    
    def backward(self, X, y, learning_rate):
        delta3 = self.probs
        delta3[range(len(X)), y] -= 1
        dW2 = np.dot(self.a1.T, delta3)
        db2 = np.sum(delta3, axis=0, keepdims=True)
        delta2 = np.dot(delta3, self.W2.T) * (1 - np.power(self.a1, 2))
        dW1 = np.dot(X.T, delta2)
        db1 = np.sum(delta2, axis=0)
        self.W1 -= learning_rate * dW1
        self.b1 -= learning_rate * db1
        self.W2 -= learning_rate * dW2
        self.b2 -= learning_rate * db2
    
    def train(self, X, y, learning_rate, num_passes):
        for i in range(num_passes):
            probs = self.forward(X)
            self.backward(X, y, learning_rate)
            if i % 10 == 0:
                loss = self.calculate_loss(X, y)
                print(f"iteration {i}: loss = {loss}")
        
    def calculate_loss(self, X, y):
        num_examples = len(X)
        correct_logprobs = -np.log(self.probs[range(num_examples), y])
        data_loss = np.sum(correct_logprobs)
        return 1.0 / num_examples * data_loss

nn = NeuralNetwork(4500, 100, 100)
nn.train(X_train, y_train, 0.01, 1000)

最后，我们可以使用训练好的模型对新的验证码进行识别。首先需要将验证码转换成向量，然后使用训练好的神经网络模型进行预测。

# 加载测试数据
im = Image.open("test_captcha.png")
im = im.convert("L")
im = im.resize((30, 150))
X_test = np.array(im).reshape(5, 30*30)

# 对测试数据进行预处理
X_test = X_test / 255.0

# 使用训练好的模型进行预测
y_test_prob = nn.forward(X_test)
y_test = np.argmax(y_test_prob, axis=1)

# 输出预测结果
print("Predicted labels:")
print(y_test)

以上就是基于BP神经网络的图片验证码识别Python代码。