项目总结

一、验证码识别项目以及改进

大体介绍：每张验证码图片包含四个字符，图像中存在很多干扰信息，所以对图像进行预处理后，在作为网络的输入图像来进行训练（图片转换成224x224），所使用的网络是alexnet网络模型对图像进行训练的，因为每张图片有四个字符，那么可以采用多任务学习的方法来加速训练，每个任务对应一个位置的字符进行训练识别，因此对alexnet网络的最后的全连接层改为四个并行的卷积层，最后通过计算softmax得到概率，采用交叉熵损失函数来降到最低。

 

1、预处理阶段

图像中存在噪点、背景、干扰线、文字倾斜、文字重叠。也就是图像的信息非常复杂，干扰信息特别多，数据集的质量不是很高，因此先对图像进行了预处理，得到的图像很大程度上减少了干扰信息的影响，网络模型的输入图像是预处理后得到的图像。

（1）转化为灰度图。

（2）降噪：8邻域降噪

对于小噪点，统计周围比中心点像素值小的个数（周围像素点比中心点像素小而且差值要大于一定的阈值）

类似均值滤波，不过对于每个pixel，统计其周围像素点的灰度值为0或255的个数。从前面经过二值化处理可知，如果一个pixel是验证码或者干扰因素的一部分，那么这个pixel在二值化结果中其灰度值一定是0，即黑色；如果一个pixel是背景，则其灰度值应该是255是白色。因此对于孤立的噪点，其周围应该都是白色，或者大多数点都是白色pixel。

所以对一个噪点来讲，其周围的pixel应该全是白色的背景才对，如果图片分辨率够高，一个噪点实际上可能是有很多个pixel组成，所以此时的判断条件应该放宽，即一个pixel是黑色的并且相邻的8个pixel白色的大于一个固定值，那么这个pixel就是噪点。对于不同的验证码，这个阀值是不固定的，所以在这可以设置大小，多试几次，找到最佳的阀值。

连通域降噪（函数）

上面对于小一点的噪声有效，但是对于较大的噪点，表现性能不够好，因为大噪点，可能是由多个小噪点组成的，因此周围像素点可能有多个都是黑色的，上面的算法可能会误认为不是噪点，因而不进行处理。所以对于大一点的噪声，可以求其面积，因为字符大部分都是联通的，所以求出每一个连通的黑色点的个数，如果个数很多那么就说明这一片像素很有可能是字符的一部分，如果联通的个数很少，那么基本可以确定是噪点了。

在计算的过程中，每扫描到一个黑色（灰度值为0）的点，就将与该点连通的所有点的灰度值都改为1，因此这一个连通域的点都不会再次重复计算了。下一个灰度值为0的点所有连通点的颜色都改为2，这样依次递加，知道所有的点都扫描完。接下来再次扫描所有的点，统计每一个灰度值对应的点的个数，每一个灰度值的点的个数对应该连通域的大小，并且不同连通域由于灰度值不同，因此每个点只计算一次，不会重复。这样一来就统计到了每个连通域的大小，再根据预设的阀值，如果该连通域大小小于阀值，则其就为噪点。这个算法比较适合检查大的噪点，与上个算法正好相反。

上面采用8邻域降噪得到的验证码还是保留不少较大的噪点，这里对上面处理过的验证码图片再次使用连通域降噪算法，对其进行2次降噪，结果中，噪点基本消失了。
（3）去除干扰线

 

这个时候有两种方法，第一种是对字符进行分割，对每一个字符进行训练，第二种方法就是把整张验证码图片都放负

 

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来源： https://www.cnblogs.com/pacino12134/p/11391415.html