tensorflow2 验证码识别代码
时间: 2023-08-29 10:13:26 浏览: 42
以下是一个基于 TensorFlow 2 的验证码识别代码示例:
```python
import os
import numpy as np
import tensorflow as tf
from PIL import Image
# 加载模型
model = tf.keras.models.load_model('captcha_model.h5')
# 定义验证码字符集
CHARSET = '0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ'
# 定义验证码图片大小
IMAGE_HEIGHT = 60
IMAGE_WIDTH = 160
# 加载验证码图片
def load_image(filename):
img = Image.open(filename)
img = img.convert('L')
img = img.resize((IMAGE_WIDTH, IMAGE_HEIGHT))
img = np.array(img) / 255.0
img = np.expand_dims(img, axis=-1)
img = np.expand_dims(img, axis=0)
return img
# 预测验证码
def predict(image):
result = model.predict(image)
result = np.reshape(result, (-1, len(CHARSET)))
result = np.argmax(result, axis=-1)
result = [CHARSET[i] for i in result]
return ''.join(result)
# 测试
if __name__ == '__main__':
image = load_image('captcha.png')
result = predict(image)
print(result)
```
其中,`captcha_model.h5` 是训练好的验证码识别模型文件,`CHARSET` 是验证码字符集,`IMAGE_HEIGHT` 和 `IMAGE_WIDTH` 是验证码图片大小。在 `load_image` 函数中,我们加载验证码图片并对其进行预处理,然后通过 `predict` 函数对其进行预测并返回结果。最后,我们可以使用这个代码来测试我们的验证码识别模型。