Python3.5 SVM字母验证码识别教程

"本文介绍了如何使用Python3.5和scikit-learn（sklearn）库实现一个基于SVM（Support Vector Machine，支持向量机）的字母验证码识别系统。作者在研究人工智能时，选择创建一个能自动识别字母验证码的程序，以加深对机器学习算法的理解。文章详细阐述了整个过程，包括准备大量验证码样本、图片预处理（灰度化和二值化）、字符分割、识别分类、特征值提取以及机器训练等关键步骤。" 在本文中，作者首先强调了验证码识别的基本步骤，需要大量验证码样本，以及对图片进行处理，包括灰度化、二值化、字符切割和识别分类。接下来，详细讲述了每个步骤： 1. **大量验证码准备**：为了训练模型，作者收集了纯字母的验证码样本，通过网络请求获取并保存图片。 2. **图片预处理**：作者将彩色图片转换为灰度图，进一步进行二值化处理，使得图片变为黑白，便于机器识别。这种方法可以提高识别率。 3. **图片分割**：通过垂直投影法，根据验证码内部的空白间隔，将验证码图像分割为四个部分，以便分别处理每个字母。 4. **识别分类**：使用OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）软件Tesseract初步识别字母，虽然准确率不高，但可以作为人工分类的参考。作者手动纠正错误的分类，将正确分类的图片保存到相应的字母目录下。 5. **特征值提取**：从每个字母图片中提取特征值，并存储为文本文件，这些特征值用于后续的机器学习训练。 6. **机器训练**：利用scikit-learn的SVM算法对提取的特征值进行训练，SVM是一种有效的分类算法，能够构建决策边界以最大化不同类别之间的间隔。训练完成后，模型被保存以便后续使用。 7. **模型验证**：最后，使用训练好的模型对新的验证码进行识别，通过输入新图片的特征值，模型可以预测出对应的字母。 通过这个示例，读者可以了解到如何结合Python和机器学习技术来解决实际问题，尤其是验证码识别这类计算机视觉任务。同时，SVM算法的运用展示了其在分类问题中的强大能力。