利用PyTorch訓練模型識別數字+英文圖片驗證碼

利用PyTorch訓練模型識別數字+英文圖片驗證碼

摘要：使用深度學習框架PyTorch來訓練模型去識別4-6位數字+字母混合圖片驗證碼（我們可以使用第三方庫captcha生成這種圖片驗證碼或者自己收集目標網站的圖片驗證碼進行針對訓練）。

一、製作訓練資料集

我們可以把需要生成圖片的一些引數放在setting.py檔案中，方便以後更改

# setting.py
SEED = "0123456789ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ"  # 字元池
CODE_TYPE = "1004"  # 1004：4位數字+字母，1005：5位數字+字母，1006：6位數字+字母
CHAR_NUMBER = 4  # 字元數量，根據自己的需求更改
IMG_WIDTH = 160  # 圖片寬度
IMG_HEIGHT = 60  # 圖片高度
BATCH_SIZE = 60  # 每個訓練批次的資料樣本數

生成圖片驗證碼的程式碼編寫如下

# generate.py
from captcha.image import ImageCaptcha
import concurrent.futures
from pathlib import Path
import shutil
import random
from setting import IMG_WIDTH, IMG_HEIGHT, SEED, CHAR_NUMBER, CODE_TYPE


def generate_captcha(num, output_dir, thread_name=0):
    """
    生成一定數量的驗證碼圖片
    :param num: 生成數量
    :param output_dir: 存放驗證碼圖片的資料夾路徑
    :param thread_name: 執行緒名稱
    :return: None
    """
    # 如果目錄已存在，則先刪除後再建立
    if Path(output_dir).exists():
        shutil.rmtree(output_dir)
    Path(output_dir).mkdir()

    for i in range(num):
        img = ImageCaptcha(width=IMG_WIDTH, height=IMG_HEIGHT)
        chars = "".join([random.choice(SEED) for _ in range(CHAR_NUMBER)])
        save_path = f"{output_dir}/{i + 1}-{chars}.png"
        img.write(chars, save_path)
        print(f"Thread {thread_name}: 已生成{i + 1}張驗證碼")
    print(f"Thread {thread_name}: 驗證碼圖片生成完畢")


def main():
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=30) as executor:
        executor.submit(generate_captcha, 50000, f"./train_{CODE_TYPE}", 0)
        executor.submit(generate_captcha, 1000, f"./test_{CODE_TYPE}", 1)


if __name__ == '__main__':
    main()

我們生成了50000張驗證碼圖片用作訓練集儲存在train_1004資料夾下，1000張圖片用作測試集儲存在test_1004資料夾下，開啟執行緒數為30（可根據情況更改）

二、用DataLoader載入自定義的Dataset

自定義一個Dataset類，將train_1004資料夾中的圖片載入進來並作一定的處理，程式碼編寫如下

# loader.py
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from torchvision import transforms
from PIL import Image
import torch
import os
from setting import CODE_TYPE, BATCH_SIZE, SEED, CHAR_NUMBER


class ImageDataSet(Dataset):
    def __init__(self, dir_path):
        super(ImageDataSet, self).__init__()
        self.img_path_list = [f"{dir_path}/{filename}" for filename in os.listdir(dir_path)]
        self.trans = transforms.Compose([
            transforms.ToTensor(),
            transforms.Grayscale()  # 每張圖片都會被這行程式碼灰度化
        ])

    def __getitem__(self, idx):
        image = self.trans(Image.open(self.img_path_list[idx]))
        label = self.img_path_list[idx].split("-")[-1].replace(".png", "")
        label = one_hot_encode(label)
        return image, label

    def __len__(self):
        return len(self.img_path_list)


# 用torch.zeros()函式生成一個4行36列，值全是0的張量。接著迴圈標籤中的各個字元，將字元在SEED中對應的索引獲取到，然後將張量中對應位置的0，改成1。最後我們要返回一個一維的列表，長度是4*36=144
def one_hot_encode(label):
    """將字元轉為獨熱碼"""
    cols = len(SEED)
    rows = CHAR_NUMBER
    result = torch.zeros((rows, cols), dtype=float)
    for i, char in enumerate(label):
        j = SEED.index(char)
        result[i, j] = 1.0
    return result.view(1, -1)[0]


# 將模型預測的值從一維轉成4行36列的二維張量，然後呼叫torch.argmax()函式尋找每一行最大值（也就是1）的索引。知道索引後就可以從SEED中找到對應的字元
def one_hot_decode(pred_result):
    """將獨熱碼轉為字元"""
    pred_result = pred_result.view(-1, len(SEED))
    index_list = torch.argmax(pred_result, dim=1)
    text = "".join([SEED[i] for i in index_list])
    return text


def get_loader(path):
    """載入資料"""
    dataset = ImageDataSet(path)
    dataloader = DataLoader(dataset, BATCH_SIZE, shuffle=True)
    return dataloader


if __name__ == '__main__':
    train_dataloader = get_loader(f"./train_{CODE_TYPE}")
    test_dataloader = get_loader(f"./test_{CODE_TYPE}")
    for X, y in train_dataloader:
        print(X.shape)
        print(y.shape)
        break

三、訓練模型

編寫一個CNN神經網路模型，然後開始訓練，損失函式使用的是MultiLabelSoftMarginLoss，最佳化器用的是Adam，訓練週期為30（可按需更改），程式碼編寫如下

# train.py
import torch
from torch import nn
from loader import get_loader
from setting import CODE_TYPE, CHAR_NUMBER, SEED

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "mps" if torch.backends.mps.is_available() else "cpu"


class NeuralNetWork(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(NeuralNetWork, self).__init__()
        self.layer1 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=64, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2)
        )
        self.layer2 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(in_channels=64, out_channels=128, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2)
        )
        self.layer3 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(in_channels=128, out_channels=256, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2)
        )
        self.layer4 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(in_channels=256, out_channels=512, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2)
        )
        self.layer5 = nn.Sequential(
            nn.Flatten(),
            nn.Linear(in_features=15360, out_features=4096),
            nn.Dropout(0.5),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(in_features=4096, out_features=CHAR_NUMBER * len(SEED))
        )

    def forward(self, x):
        x = self.layer1(x)
        x = self.layer2(x)
        x = self.layer3(x)
        x = self.layer4(x)
        x = self.layer5(x)
        return x


def train(dataloader, model, loss_fn, optimizer):
    model.train()
    for batch, (X, y) in enumerate(dataloader):
        X, y = X.to(device), y.to(device)
        pred = model(X)
        loss = loss_fn(pred, y)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
        if batch % 100 == 0:
            print(f"損失值: {loss:>7f}")


def main():
    model = NeuralNetWork().to(device)
    loss_fn = nn.MultiLabelSoftMarginLoss()
    optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3)
    train_dataloader = get_loader(f"./train_{CODE_TYPE}")
    epoch = 30
    for t in range(epoch):
        print(f"訓練週期 {t + 1}\n-------------------------------")
        train(train_dataloader, model, loss_fn, optimizer)
        print("\n")
    torch.save(model.state_dict(), f"./model_{CODE_TYPE}.pth")
    print("訓練完成，模型已儲存")


if __name__ == '__main__':
    main()

四、識別驗證碼

最後一步就是驗證模型的準確度了，程式碼編寫如下

# main.py
import os
import torch
from PIL import Image
from train import NeuralNetWork
from loader import one_hot_decode
from torchvision import transforms
from setting import CODE_TYPE

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "mps" if torch.backends.mps.is_available() else "cpu"


def predict(model, file_path):
    trans = transforms.Compose([
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Grayscale()
    ])
    with torch.no_grad():
        X = trans(Image.open(file_path)).reshape(1, 1, 60, 160)
        pred = model(X)
        text = one_hot_decode(pred)
        return text


def main():
    model = NeuralNetWork().to(device)
    model.load_state_dict(torch.load(f"./model_{CODE_TYPE}.pth", map_location=torch.device("cpu")))
    model.eval()

    correct = 0
    test_dir = f"./test_{CODE_TYPE}"
    total = len(os.listdir(test_dir))
    for filename in os.listdir(test_dir):
        file_path = f"{test_dir}/{filename}"
        real_captcha = file_path.split("-")[-1].replace(".png", "")
        pred_captcha = predict(model, file_path)
        if pred_captcha == real_captcha:
            correct += 1
            print(f"{file_path}的預測結果為{pred_captcha}，預測正確")
        else:
            print(f"{file_path}的預測結果為{pred_captcha}，預測錯誤")
    accuracy = f"{correct / total * 100:.2f}%"
    print(accuracy)


if __name__ == '__main__':
    main()

經測試，4點陣圖片驗證碼準確度為92.80%左右

./test_1004/1-828Q.png的預測結果為828Q，預測正確
./test_1004/10-UGAH.png的預測結果為UGAH，預測正確
./test_1004/100-MH30.png的預測結果為MH30，預測正確
./test_1004/1000-8XVI.png的預測結果為8XVI，預測正確
./test_1004/101-0LLO.png的預測結果為0LLO，預測正確
./test_1004/102-AA9Y.png的預測結果為AA9Y，預測正確
./test_1004/103-T2NU.png的預測結果為T2NU，預測正確
./test_1004/104-7PA6.png的預測結果為7PA6，預測正確
./test_1004/105-AUIM.png的預測結果為AUIM，預測正確
./test_1004/106-O6D0.png的預測結果為O6D0，預測正確
./test_1004/107-CY8H.png的預測結果為CY8H，預測正確
./test_1004/108-97V7.png的預測結果為97V7，預測正確
./test_1004/109-LKH3.png的預測結果為CKH3，預測錯誤
./test_1004/11-7CIL.png的預測結果為7CIL，預測正確
./test_1004/110-7P5X.png的預測結果為7P5X，預測正確
./test_1004/111-H2ZO.png的預測結果為H2ZO，預測正確
./test_1004/112-E1PF.png的預測結果為E1PF，預測正確
./test_1004/113-3MEH.png的預測結果為3MEH，預測正確
./test_1004/114-SABK.png的預測結果為SABK，預測正確
./test_1004/115-XHJR.png的預測結果為XHJR，預測正確
./test_1004/116-0ADD.png的預測結果為OADD，預測錯誤
./test_1004/117-5GKI.png的預測結果為5GKI，預測正確
./test_1004/118-FWHK.png的預測結果為FWHK，預測正確
./test_1004/119-B426.png的預測結果為B426，預測正確
./test_1004/12-1515.png的預測結果為1515，預測正確
./test_1004/120-Q3CM.png的預測結果為Q3QM，預測錯誤
./test_1004/121-JIJ6.png的預測結果為JIJ6，預測正確
./test_1004/122-TIQS.png的預測結果為TIQS，預測正確
./test_1004/123-1C71.png的預測結果為1C71，預測正確
./test_1004/124-7905.png的預測結果為7905，預測正確
./test_1004/125-0NRY.png的預測結果為ONRY，預測錯誤
./test_1004/126-AOCO.png的預測結果為AOCO，預測正確
./test_1004/127-RA8V.png的預測結果為RA8V，預測正確
./test_1004/128-TLY2.png的預測結果為ILY2，預測錯誤
./test_1004/129-C0QY.png的預測結果為C0QY，預測正確
./test_1004/13-POOE.png的預測結果為POOE，預測正確
./test_1004/130-KALW.png的預測結果為KALW，預測正確
./test_1004/131-QGFA.png的預測結果為QGFA，預測正確
./test_1004/132-Y4ZZ.png的預測結果為Y4ZZ，預測正確
./test_1004/133-2Q1F.png的預測結果為2Q1F，預測正確
./test_1004/134-67QD.png的預測結果為67QD，預測正確
./test_1004/135-LJE0.png的預測結果為LJE0，預測正確
./test_1004/136-OFYJ.png的預測結果為OFYJ，預測正確
./test_1004/137-0NWW.png的預測結果為0NWW，預測正確
./test_1004/138-WMDO.png的預測結果為WMDO，預測正確
./test_1004/139-SQ0R.png的預測結果為SQ0R，預測正確
./test_1004/14-J1ZO.png的預測結果為J1ZO，預測正確
./test_1004/140-S83P.png的預測結果為S83P，預測正確
./test_1004/141-D7WY.png的預測結果為D7WY，預測正確
./test_1004/142-6MKZ.png的預測結果為6MKZ，預測正確
./test_1004/143-MLCM.png的預測結果為MLCM，預測正確
./test_1004/144-CTF2.png的預測結果為CTF2，預測正確
./test_1004/145-BSF2.png的預測結果為BSF2，預測正確
./test_1004/146-GNHQ.png的預測結果為GNHQ，預測正確
./test_1004/147-SWRX.png的預測結果為SWRX，預測正確
./test_1004/148-E3U1.png的預測結果為E3U1，預測正確
./test_1004/149-W1UW.png的預測結果為W1UW，預測正確
./test_1004/15-20RK.png的預測結果為20RK，預測正確
./test_1004/150-I9ZW.png的預測結果為I9ZW，預測正確
./test_1004/151-SJ18.png的預測結果為SJ18，預測正確
./test_1004/152-5KCP.png的預測結果為5KCP，預測正確
./test_1004/153-SXU6.png的預測結果為SXU6，預測正確
./test_1004/154-TLC8.png的預測結果為TCC8，預測錯誤
./test_1004/155-YW9K.png的預測結果為YW9K，預測正確
./test_1004/156-793X.png的預測結果為793X，預測正確
./test_1004/157-IE5H.png的預測結果為IE5H，預測正確
./test_1004/158-VI0V.png的預測結果為VIIV，預測錯誤
./test_1004/159-92EL.png的預測結果為92EL，預測正確
./test_1004/16-ZATG.png的預測結果為ZATG，預測正確
./test_1004/160-JG9E.png的預測結果為JG9E，預測正確
./test_1004/161-9XPA.png的預測結果為9XPA，預測正確
./test_1004/162-ZLCC.png的預測結果為ZLCC，預測正確
./test_1004/163-5728.png的預測結果為5728，預測正確
./test_1004/164-G59Y.png的預測結果為G59Y，預測正確
./test_1004/165-ATU0.png的預測結果為ATU0，預測正確
./test_1004/166-0GG0.png的預測結果為0GG0，預測正確
./test_1004/167-H3FG.png的預測結果為H3FG，預測正確
./test_1004/168-76D0.png的預測結果為76D0，預測正確
./test_1004/169-PFME.png的預測結果為PFME，預測正確
./test_1004/17-61PE.png的預測結果為61PE，預測正確
./test_1004/170-IJG3.png的預測結果為IJG3，預測正確
./test_1004/171-9KNZ.png的預測結果為9KNZ，預測正確
./test_1004/172-YT4T.png的預測結果為YT4T，預測正確
./test_1004/173-ORC6.png的預測結果為ORC6，預測正確
./test_1004/174-UUWN.png的預測結果為UUWN，預測正確
./test_1004/175-4BVU.png的預測結果為4BVU，預測正確
./test_1004/176-WT3K.png的預測結果為WT3K，預測正確
./test_1004/177-4TTW.png的預測結果為4TTW，預測正確
./test_1004/178-M80H.png的預測結果為M80H，預測正確
./test_1004/179-PYB1.png的預測結果為PYB1，預測正確
./test_1004/18-KOJC.png的預測結果為KOJC，預測正確
./test_1004/180-QMRH.png的預測結果為QMRH，預測正確
./test_1004/181-E9JT.png的預測結果為E9JT，預測正確
./test_1004/182-WUA5.png的預測結果為WUA5，預測正確
./test_1004/183-BQ10.png的預測結果為B11D，預測錯誤
./test_1004/184-8HEC.png的預測結果為8HEC，預測正確
./test_1004/185-RPLO.png的預測結果為RPLO，預測正確
./test_1004/186-SCQS.png的預測結果為SCQS，預測正確
./test_1004/187-UX92.png的預測結果為UX92，預測正確
./test_1004/188-75YY.png的預測結果為75YY，預測正確
./test_1004/189-O4JF.png的預測結果為O44F，預測錯誤
./test_1004/19-1BWH.png的預測結果為1BWH，預測正確
./test_1004/190-RTSY.png的預測結果為RTSY，預測正確
./test_1004/191-1KWW.png的預測結果為1KWW，預測正確
./test_1004/192-MXFG.png的預測結果為MXFG，預測正確
./test_1004/193-W3GX.png的預測結果為W3GX，預測正確
./test_1004/194-7S73.png的預測結果為7S73，預測正確
./test_1004/195-QDOA.png的預測結果為QDOA，預測正確
./test_1004/196-ZGEO.png的預測結果為ZGEO，預測正確
./test_1004/197-Y4NZ.png的預測結果為Y4NZ，預測正確
./test_1004/198-5W3O.png的預測結果為5W3O，預測正確
./test_1004/199-VZI0.png的預測結果為VZI0，預測正確
./test_1004/2-HOGA.png的預測結果為HOGA，預測正確
./test_1004/20-MVYC.png的預測結果為MMYC，預測錯誤
./test_1004/200-XFQO.png的預測結果為XFQO，預測正確
./test_1004/201-9HI4.png的預測結果為9HI4，預測正確
./test_1004/202-FFQU.png的預測結果為FFQU，預測正確
./test_1004/203-A0N9.png的預測結果為A0N9，預測正確
./test_1004/204-ZWZO.png的預測結果為ZWZO，預測正確
./test_1004/205-4TDJ.png的預測結果為4TDJ，預測正確
./test_1004/206-0NSK.png的預測結果為0NSK，預測正確
./test_1004/207-FQR6.png的預測結果為FQR6，預測正確
./test_1004/208-H3TN.png的預測結果為H3TN，預測正確
./test_1004/209-ZM2N.png的預測結果為ZM2N，預測正確
./test_1004/21-7LY6.png的預測結果為7LY6，預測正確
./test_1004/210-HZ9A.png的預測結果為HZ9A，預測正確
./test_1004/211-ET5F.png的預測結果為ET5F，預測正確
./test_1004/212-TT2V.png的預測結果為TT2V，預測正確
./test_1004/213-N876.png的預測結果為N87F，預測錯誤
./test_1004/214-KMGK.png的預測結果為KMGK，預測正確
./test_1004/215-K36Y.png的預測結果為K36Y，預測正確
./test_1004/216-8AOF.png的預測結果為8AOF，預測正確
./test_1004/217-HRR8.png的預測結果為HRR8，預測正確
./test_1004/218-2RZC.png的預測結果為2RZC，預測正確
./test_1004/219-FEB2.png的預測結果為FEB2，預測正確
./test_1004/22-GMZW.png的預測結果為GMZW，預測正確
./test_1004/220-ZNMX.png的預測結果為ZNMX，預測正確
./test_1004/221-UWGS.png的預測結果為UWGS，預測正確
./test_1004/222-VYTC.png的預測結果為VYTC，預測正確
./test_1004/223-XS1L.png的預測結果為XS1L，預測正確
./test_1004/224-SVEE.png的預測結果為SVEE，預測正確
./test_1004/225-7XSS.png的預測結果為7XSS，預測正確
./test_1004/226-SNEK.png的預測結果為SNEK，預測正確
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./test_1004/992-BY4S.png的預測結果為BY4S，預測正確
./test_1004/993-O4IP.png的預測結果為O4IP，預測正確
./test_1004/994-0MTO.png的預測結果為0MTO，預測正確
./test_1004/995-HJTH.png的預測結果為HJTH，預測正確
./test_1004/996-C1G6.png的預測結果為C1G6，預測正確
./test_1004/997-V676.png的預測結果為V676，預測正確
./test_1004/998-DMKK.png的預測結果為OMKK，預測錯誤
./test_1004/999-S93X.png的預測結果為S93X，預測正確
92.80%

五、總結

這裡我們只是對影像進行了灰度處理，並沒有進一步的最佳化影像。如果要進一步提高識別精度，還可以增加訓練資料集和訓練週期，或者最佳化下神經網路各層結構。

本文只是實戰操作，如果有同樣需求的朋友可以更快上手，PyTorch裡面還很多值得學習的東西，感興趣的可以自己去研究模型的推理，以及原始碼。如果想要程式碼檔案請在評論區留言。