Python3.5 SVM字母验证码识别教程

6 下载量 155 浏览量 更新于2024-08-29 2 收藏 220KB PDF 举报
"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。