利用opencv提供的图片处理能力，进行切割、降噪、门限等操作，抓取特性，再送入opencv自带的和线性分类器，最终实现数字验证码结果的机器识别
最开始觉得图片数字验证码挺简单的，先采用opencv进行预处理，包括图片分割、平滑、门限等聚焦和降噪处理，寄希望通过模板匹配，就可以解决问题。
后来发现，问题没有那么简单，即使使用多个数字或操作符的模板图片，做集成裁决，以及扩大输入图片的裁剪范围，避免模板图片卷积范围过小，识别率也不能达到可以接收的程度。
在一篇博文的指引下，为何不尝试下，opencv自带的机器学习模块呢？
通过，初步试验操作符的识别，发现通过训练后，识别率竟然出奇的高！似乎可以进行深入探索。
最终在训练完所有左侧操作数、中间操作符、右侧操作数后，对图片进行识别，虽然在模板匹配的阶段，对于数字图形验证码中3和5，对于人工都很难区别，但最终的准确率，也是令人印象深刻！
发现现在以大数据为基础的人工智能，与通过模板图片的严格比对，存在思路和出发点上的相当大差异，模板图片再多，也没有达到大数据的程度，而且适应变化能力弱…
现代人工智能通过学习大数据中，总结出来的规律，或超平面种类划分，可将随机样本的随机性限定在某个范围和集合中。
如果新出现的样本，也在规律中的话，那么就自会落入其中，可以实现自动识别。
即使初步战胜了数字验证码，继续挑战登录页面的风景图片加印汉字，用户通过点击有顺序的汉字完成登录验证，又进入了一个新的识别阶段。
初步探索，难度比前者又大了不少，大伙有好的方法可以交流：）
注意，应避免调用其它平台的远程API
OpenCV-Python Tutorials
到此这篇cnn验证（cnn验证码识别）的文章就介绍到这了,更多相关内容请继续浏览下面的相关推荐文章，希望大家都能在编程的领域有一番成就！版权声明：
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