打開電腦之后，點擊鼠標左鍵打開 然后右下角的主菜單之后找到圖像識別，點擊鍵盤的w鍵，將界面設置成pyth on Web之后點擊鍵盤的fj級和批量上傳圖片

翻出我曾經寫的一篇文章來介紹這個問題。

為大家帶來一篇 初步使用Keras深度學習破解驗證碼 的文章。 當然我們這里識別的是普通驗證碼，是Laravel常用的驗證碼庫

Captcha for Laravel 5

如下圖，又5個數字字母所組成的驗證碼。我用PHP一共生成了5萬個驗證碼。后面也會提供給大家

導入所需的庫

這里我們還是使用Keras，底層使用Tensorflow做為底層庫。

本次使用的模型是簡單的卷積神經網絡模型，后面也會使用更加復雜的模型

卷積神經網絡（Convolutional Neural Network,CNN）是一種前饋神經網絡，它的人工神經元可以響應一部分覆蓋范圍內的周圍單元，對于大型圖像處理有出色表現。它包括卷積層(alternating convolutional layer)和池層(pooling layer)。

一般地，CNN的基本結構包括兩層，其一為特征提取層，每個神經元的輸入與前一層的局部接受域相連，并提取該局部的特征。一旦該局部特征被提取后，它與其它特征間的位置關系也隨之確定下來；其二是特征映射層，網絡的每個計算層由多個特征映射組成，每個特征映射是一個平面，平面上所有神經元的權值相等。特征映射結構采用影響函數核小的sigmoid函數作為卷積網絡的激活函數，使得特征映射具有位移不變性。此外，由于一個映射面上的神經元共享權值，因而減少了網絡自由參數的個數。卷積神經網絡中的每一個卷積層都緊跟著一個用來求局部平均與二次提取的計算層，這種特有的兩次特征提取結構減小了特征分辨率。

配置參數

加載數據

訓練模型的時候，我們可以選擇兩種方式來生成我們的訓練數據，一種是直接全部載入內存，然后開始訓練，一種是定義一個數據生成器，然后利用 fit_generator 分批加載數據來訓練。

因為樣本是5萬張，但是只有200多M，可以一次性載入內存。

最后會生成pickle文件。python的pickle模塊實現了基本的數據序列和反序列化。通過pickle模塊的序列化操作我們能夠將程序中運行的對象信息保存到文件中去，永久存儲；通過pickle模塊的反序列化操作，我們能夠從文件中創建上一次程序保存的對象。

如果使用我保存好的pickle文件，可以不用執行下列步驟

加載數據，讀取pickle文件

創建模型

開始訓練模型

訓練完成，進行驗證

改進

對于這種按順序的文字驗證碼，還有一種更好方法可以使用，那就是循環神經網絡來識別序列。 我會在后面繼續介紹如何用循環神經網絡構建模型。

代碼地址：https://github.com/szpnygo/keras-cnn-captcha

Pickle地址：https://pan.baidu.com/s/1i4JiZOT

python

①解釋型語言

程序不需要在運行前編譯，在運行程序的時候才翻譯，專門的解釋器負責在每個語句執行的時候解釋程序代碼。這樣解釋型語言每執行一次就要翻譯一次，效率比較低。

②動態數據類型

支持重載運算符，也支持泛型設計。（運算符重載，就是對已有的運算符重新進行定義，賦予其另一種功能，以適應不同的數據類型。泛型設計就是定義的時候不需要指定類型，在客戶端使用的時候再去指定類型）

③完全面向對象的語言

函數，模塊，數字，字符串都是對象，在Python中，一切接對象

完全支持繼承，重載，多重繼承

④擁有強大的標準庫

Python語言的核心只包含數字，字符串，列表，元祖，字典，集合，文件等常見類型和函數，而由Python標準庫提供了系統管理，網絡通信，文本處理，數據庫接口，圖形系統，XML處理等額外的功能。

⑤社區提供了大量第三方庫

Python 社區提供了大量的第三方模塊，使用方式與標準庫類似。它們的功能覆蓋 科學計算、人工智能、機器學習、Web 開發、數據庫接口、圖形系統 多個領域。

Golang

①靜態強類型、編譯型、并發型

靜態類型語言，但是有動態語言的感覺。(靜態類型的語言就是可以在編譯的時候檢查出來隱藏的大多數問題，動態語言的感覺就是有很多的包可以使用，寫起來的效率很高)

可直接編譯成機器碼，不依賴其他庫，glibc的版本有一定要求，部署就是扔一個文件上去就完成了。

語言層面支持并發，這個就是Go最大的特色，天生的支持并發。Go就是基因里面支持的并發，可以充分的利用多核，很容易的使用并發。

②垃圾回收機制

內置runtime，支持垃圾回收，這屬于動態語言的特性之一吧，雖然目前來說GC(內存垃圾回收機制)不算完美，但是足以應付我們所能遇到的大多數情況，特別是Go1.1之后的GC。

③支持面向對象編程

有接口類型和實現類型的概念，但是用嵌入替代了繼承。

④豐富的標準庫

Go目前已經內置了大量的庫，特別是網絡庫非常強大。

⑤內嵌C支持

Go里面也可以直接包含C代碼，利用現有的豐富的C庫

應用

python

①網絡編程

web應用，網絡爬蟲

②數據分析和機器學習

③自動化測試

④自動化運維

Golang

①服務器編程

處理日志、數據打包、虛擬機處理、文件系統等。

②分布式系統，數據庫代理器等

③網絡編程

這一塊目前應用最廣，包括Web應用、API應用、下載應用。

④內存數據庫

如google開發的groupcache，couchbase的部分組建

Python和ps的區別有：

python是一門編程語言。python提供了高效的高級數據結構，還能簡單有效地面向對象編程。Python語法和動態類型，以及解釋型語言的本質，使它成為多數平臺上寫腳本和快速開發應用的編程語言，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，逐漸被用于獨立的、大型項目的開發。

ps是一款圖像處理軟件。主要處理以像素所構成的數字圖像。使用其眾多的編修與繪圖工具，可以有效地進行圖片編輯工作。ps有很多功能，在圖像、圖形、文字、視頻、出版等各方面都有涉及。