我应该使用什么方法来识别扭曲和扭结的验证码？

Question

我有一张验证码图片，问题是我不知道如何处理视觉识别（CNN-wise（神经网络）或通过 OCR 库）

我尝试使用其他 Whosebug 问题中的简单案例，但它们似乎太简单了，因为在我的案例中它们重叠且严重扭曲。

示例 1：

示例 2：

for dilate in [1, 3, 4, 5]:
    for erode in [1, 3, 4, 5]:
        for thresh in [125, 150, 175, 200]:
            img = cv.imread('cap.png', 0)
            img = cv.resize(img, (300, 120))
            ret, img = cv.threshold(img, thresh, 255, cv.THRESH_BINARY)
            img = cv.dilate(img, np.ones((dilate,dilate), np.uint8))
            img = cv.erode(img, np.ones((erode,erode), np.uint8))
            text = pytesseract.image_to_string(img, lang='eng', config='--psm 7 -c tessedit_char_whitelist=0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyz')
            print(text)

我想了解我应该使用什么方法或从哪里开始。训练自己的CNN更好吗？

Answer 1

花了很多时间后，我找到了答案。我希望如果有人对此主题感兴趣，他们会发现我对他们模糊问题的完整回答:) 验证码解决的最快途径不在于分割（我还没有找到任何关于如何精确摆脱验证码中所有复杂连字的答案）。因此，只有一种方法可以生成您的验证码训练集并创建 CNN 模型。如果您不知道 php，则生成数据集并不容易，因为大多数验证码脚本都是用 PHP 编写的。对我来说，我发现了非常有用的生成脚本“kcaptcha”（它有变形和奇怪的字体）。 CNN 模型的制作并不简单，因为在模型的末尾，我们希望它将 N 个输出折叠成一个（其中 N 个字母）。

我应该使用什么方法来识别扭曲和扭结的验证码？

What methods should i use to recognize distorted and kinked captchas?

python

ocr

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