Python3.5 + sklearn: SVM自动识别字母验证码实战教程

本篇文章详细介绍了如何使用Python3.5结合sklearn库实现字母验证码的自动识别过程。首先，作者提到由于对人工智能算法的深入学习需求，决定挑战一个实际问题，即编写一个Python程序来识别字母验证码。文章主要分为以下几个步骤： 1. 样本数据准备：作者利用之前的一个电商项目中的字母验证码图片作为训练样本，通过urllib.request库从动态生成的URL抓取验证码图片并保存。 2. 图像预处理：对验证码图片进行灰度化处理，将彩色图像转化为黑白，便于机器识别。灰度化和二值化前后对比有助于增强识别效果。 3. 字符切割：由于验证码通常由四个独立的字母组成，通过垂直投影法分析图片，根据投影线将验证码分割成四个部分。这一过程可能涉及复杂的数据处理算法，但具体细节在代码中实现。 4. OCR识别与分类：利用Google的Tesseract OCR工具进行初步的字母识别，虽然准确率不高，但可以大大减少人工分类的工作量。识别错误的图片需要人工确认并重新分类。 5. 特征提取：提取每个字母图片的特征值，这可能是基于图像的像素分布、边缘检测或其他视觉特征。这些特征会被存储到文本文件中，以便后续机器学习模型使用。 6. 机器学习：选择sklearn库中的支持向量机(SVM)算法进行模型训练。SVM是一种强大的分类器，它通过构建决策边界来区分不同类别的数据，对于字母验证码的识别任务非常适用。 总结来说，这篇文章不仅提供了Python3.5和sklearn在验证码识别中的应用实例，还涵盖了图像处理、特征工程和机器学习模型训练的关键步骤。这对于学习者理解深度学习在实际问题中的应用具有很高的实用性和参考价值。通过阅读和实践这段代码，读者可以加深对SVM算法以及图像处理技术的理解，并提升自己的编程和AI技能。