TensorFlow 验证码识别 | 珊瑚贝

本节我们来用 TensorFlow 来实现一个深度学习模型，用来实现验证码识别的过程，这里我们识别的验证码是图形验证码，首先我们会用标注好的数据来训练一个模型，然后再用模型来实现这个验证码的识别。

验证码

首先我们来看下验证码是怎样的，这里我们使用 Python 的 captcha 库来生成即可，这个库默认是没有安装的，所以这里我们需要先安装这个库，另外我们还需要安装 pillow 库，使用 pip3 即可：

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pip3 install captcha pillow

安装好之后，我们就可以用如下代码来生成一个简单的图形验证码了：

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from captcha.image import ImageCaptcha
from PIL import Image

text = '1234'
image = ImageCaptcha()
captcha = image.generate(text)
captcha_image = Image.open(captcha)
captcha_image.show()

运行之后便会弹出一张图片，结果如下： 可以看到图中的文字正是我们所定义的 text 内容，这样我们就可以得到一张图片和其对应的真实文本，这样我们就可以用它来生成一批训练数据和测试数据了。

预处理

在训练之前肯定是要进行数据预处理了，现在我们首先定义好了要生成的验证码文本内容，这就相当于已经有了 label 了，然后我们再用它来生成验证码，就可以得到输入数据 x 了，在这里我们首先定义好我们的输入词表，由于大小写字母加数字的词表比较庞大，设想我们用含有大小写字母和数字的验证码，一个验证码四个字符，那么一共可能的组合是 (26 + 26 + 10) ^ 4 = 14776336 种组合，这个数量训练起来有点大，所以这里我们精简一下，只使用纯数字的验证码来训练，这样其组合个数就变为 10 ^ 4 = 10000 种，显然少了很多。 所以在这里我们先定义一个词表和其长度变量：

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VOCAB = ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']
CAPTCHA_LENGTH = 4
VOCAB_LENGTH = len(VOCAB)

这里 VOCAB 就是词表的内容，即 0 到 9 这 10 个数字，验证码的字符个数即 CAPTCHA_LENGTH 是 4，词表长度是 VOCAB 的长度，即 10。 接下来我们定义一个生成验证码数据的方法，流程类似上文，只不过这里我们将返回的数据转为了 Numpy 形式的数组：

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from PIL import Image
from captcha.image import ImageCaptcha
import numpy as np

def generate_captcha(captcha_text):
    """
    get captcha text and np array
    :param captcha_text: source text
    :return: captcha image and array
    """
    image = ImageCaptcha()
    captcha = image.generate(captcha_text)
    captcha_image = Image.open(captcha)
    captcha_array = np.array(captcha_image)
    return captcha_array

这样调用此方法，我们就可以得到一个 Numpy 数组了，这个其实是把验证码转化成了每个像素的 RGB，我们调用一下这个方法试试：

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captcha = generate_captcha('1234')
print(captcha, captcha.shape)

内容如下：

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[[[239 244 244]
  [239 244 244]
  [239 244 244]
  ..., 
  ..., 
  [239 244 244]
  [239 244 244]
  [239 244 244]]] 
(60, 160, 3)

可以看到它的 shape 是 (60, 160, 3)，这其实代表验证码图片的高度是 60，宽度是 160，是 60 x 160 像素的验证码，每个像素都有 RGB 值，所以最后一维即为像素的 RGB 值。 接下来我们需要定义 label，由于我们需要使用深度学习模型进行训练，所以这里我们的 label 数据最好使用 One-Hot 编码，即如果验证码文本是 1234，那么应该词表索引位置置 1，总共的长度是 40，我们用程序实现一下 One-Hot 编码和文本的互相转换：

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def text2vec(text):
    """
    text to one-hot vector
    :param text: source text
    :return: np array
    """
    if len(text) > CAPTCHA_LENGTH:
        return False
    vector = np.zeros(CAPTCHA_LENGTH * VOCAB_LENGTH)
    for i, c in enumerate(text):
        index = i * VOCAB_LENGTH + VOCAB.index(c)
        vector[index] = 1
    return vector


def vec2text(vector):
    """
    vector to captcha text
    :param vector: np array
    :return: text
    """
    if not isinstance(vector, np.ndarray):
        vector = np.asarray(vector)
    vector = np.reshape(vector, [CAPTCHA_LENGTH, -1])
    text = ''
    for item in vector:
        text += VOCAB[np.argmax(item)]
    return text

这里 text2vec () 方法就是将真实文本转化为 One-Hot 编码，vec2text () 方法就是将 One-Hot 编码转回真实文本。 例如这里调用一下这两个方法，我们将 1234 文本转换为 One-Hot 编码，然后在将其转回来：

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vector = text2vec('1234')
text = vec2text(vector)
print(vector, text)

运行结果如下：

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[ 0.  1.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  1.  0.  0.  0.  0.  0.
  0.  0.  0.  0.  0.  1.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  1.  0.
  0.  0.  0.  0.]
1234

这样我们就可以实现文本到 One-Hot 编码的互转了。 接下来我们就可以构造一批数据了，x 数据就是验证码的 Numpy 数组，y 数据就是验证码的文本的 One-Hot 编码，生成内容如下：

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import random
from os.path import join, exists
import pickle
import numpy as np
from os import makedirs

DATA_LENGTH = 10000
DATA_PATH = 'data'

def get_random_text():
    text = ''
    for i in range(CAPTCHA_LENGTH):
        text += random.choice(VOCAB)
    return text

def generate_data():
    print('Generating Data...')
    data_x, data_y = [], []

    # generate data x and y
    for i in range(DATA_LENGTH):
        text = get_random_text()
        # get captcha array
        captcha_array = generate_captcha(text)
        # get vector
        vector = text2vec(text)
        data_x.append(captcha_array)
        data_y.append(vector)

    # write data to pickle
    if not exists(DATA_PATH):
        makedirs(DATA_PATH)

    x = np.asarray(data_x, np.float32)
    y = np.asarray(data_y, np.float32)
    with open(join(DATA_PATH, 'data.pkl'), 'wb') as f:
        pickle.dump(x, f)
        pickle.dump(y, f)

这里我们定义了一个 get_random_text () 方法，可以随机生成验证码文本，然后接下来再利用这个随机生成的文本来产生对应的 x、y 数据，然后我们再将数据写入到 pickle 文件里，这样就完成了预处理的操作。

构建模型

有了数据之后，我们就开始构建模型吧，这里我们还是利用 train_test_split () 方法将数据分为三部分，训练集、开发集、验证集：

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with open('data.pkl', 'rb') as f:
    data_x = pickle.load(f)
    data_y = pickle.load(f)
    return standardize(data_x), data_y

train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(data_x, data_y, test_size=0.4, random_state=40)
dev_x, test_x, dev_y, test_y, = train_test_split(test_x, test_y, test_size=0.5, random_state=40)

接下来我们使用者三个数据集构建三个 Dataset 对象：

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# train and dev dataset
train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_x, train_y)).shuffle(10000)
train_dataset = train_dataset.batch(FLAGS.train_batch_size)

dev_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((dev_x, dev_y))
dev_dataset = dev_dataset.batch(FLAGS.dev_batch_size)

test_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((test_x, test_y))
test_dataset = test_dataset.batch(FLAGS.test_batch_size)

然后初始化一个迭代器，并绑定到这个数据集上：

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# a reinitializable iterator
iterator = tf.data.Iterator.from_structure(train_dataset.output_types, train_dataset.output_shapes)
train_initializer = iterator.make_initializer(train_dataset)
dev_initializer = iterator.make_initializer(dev_dataset)
test_initializer = iterator.make_initializer(test_dataset)

接下来就是关键的部分了，在这里我们使用三层卷积和两层全连接网络进行构造，在这里为了简化写法，直接使用 TensorFlow 的 layers 模块：

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# input Layer
with tf.variable_scope('inputs'):
    # x.shape = [-1, 60, 160, 3]
    x, y_label = iterator.get_next()
keep_prob = tf.placeholder(tf.float32, [])
y = tf.cast(x, tf.float32)
# 3 CNN layers
for _ in range(3):
    y = tf.layers.conv2d(y, filters=32, kernel_size=3, padding='same', activation=tf.nn.relu)
    y = tf.layers.max_pooling2d(y, pool_size=2, strides=2, padding='same')
    # y = tf.layers.dropout(y, rate=keep_prob)

# 2 dense layers
y = tf.layers.flatten(y)
y = tf.layers.dense(y, 1024, activation=tf.nn.relu)
y = tf.layers.dropout(y, rate=keep_prob)
y = tf.layers.dense(y, VOCAB_LENGTH)

这里卷积核大小为 3，padding 使用 SAME 模式，激活函数使用 relu。 经过全连接网络变换之后，y 的 shape 就变成了 [batch_size, n_classes]，我们的 label 是 CAPTCHA_LENGTH 个 One-Hot 向量拼合而成的，在这里我们想使用交叉熵来计算，但是交叉熵计算的时候，label 参数向量最后一维各个元素之和必须为 1，不然计算梯度的时候会出现问题。详情参见 TensorFlow 的官方文档：https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/nn/softmax_cross_entropy_with_logits：

NOTE: While the classes are mutually exclusive, their probabilities need not be. All that is required is that each row of labels is a valid probability distribution. If they are not, the computation of the gradient will be incorrect.

但是现在的 label 参数是 CAPTCHA_LENGTH 个 One-Hot 向量拼合而成，所以这里各个元素之和为 CAPTCHA_LENGTH，所以我们需要重新 reshape 一下，确保最后一维各个元素之和为 1：

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y_reshape = tf.reshape(y, [-1, VOCAB_LENGTH])
y_label_reshape = tf.reshape(y_label, [-1, VOCAB_LENGTH])

这样我们就可以确保最后一维是 VOCAB_LENGTH 长度，而它就是一个 One-Hot 向量，所以各元素之和必定为 1。 然后 Loss 和 Accuracy 就好计算了：

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# loss
cross_entropy = tf.reduce_sum(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=y_reshape, labels=y_label_reshape))
# accuracy
max_index_predict = tf.argmax(y_reshape, axis=-1)
max_index_label = tf.argmax(y_label_reshape, axis=-1)
correct_predict = tf.equal(max_index_predict, max_index_label)
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_predict, tf.float32))

再接下来执行训练即可：

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# train
train_op = tf.train.RMSPropOptimizer(FLAGS.learning_rate).minimize(cross_entropy, global_step=global_step)
for epoch in range(FLAGS.epoch_num):
    tf.train.global_step(sess, global_step_tensor=global_step)
    # train
    sess.run(train_initializer)
    for step in range(int(train_steps)):
        loss, acc, gstep, _ = sess.run([cross_entropy, accuracy, global_step, train_op],
                                       feed_dict={keep_prob: FLAGS.keep_prob})
        # print log
        if step % FLAGS.steps_per_print == 0:
            print('Global Step', gstep, 'Step', step, 'Train Loss', loss, 'Accuracy', acc)

    if epoch % FLAGS.epochs_per_dev == 0:
        # dev
        sess.run(dev_initializer)
        for step in range(int(dev_steps)):
            if step % FLAGS.steps_per_print == 0:
                print('Dev Accuracy', sess.run(accuracy, feed_dict={keep_prob: 1}), 'Step', step)

在这里我们首先初始化 train_initializer，将 iterator 绑定到 Train Dataset 上，然后执行 train_op，获得 loss、acc、gstep 等结果并输出。

训练

运行训练过程，结果类似如下：

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...
Dev Accuracy 0.9580078 Step 0
Dev Accuracy 0.9472656 Step 2
Dev Accuracy 0.9501953 Step 4
Dev Accuracy 0.9658203 Step 6
Global Step 3243 Step 0 Train Loss 1.1920928e-06 Accuracy 1.0
Global Step 3245 Step 2 Train Loss 1.5497207e-06 Accuracy 1.0
Global Step 3247 Step 4 Train Loss 1.1920928e-06 Accuracy 1.0
Global Step 3249 Step 6 Train Loss 1.7881392e-06 Accuracy 1.0
...

验证集准确率 95% 以上。

测试

训练过程我们还可以每隔几个 Epoch 保存一下模型：

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# save model
if epoch % FLAGS.epochs_per_save == 0:
    saver.save(sess, FLAGS.checkpoint_dir, global_step=gstep)

当然也可以取验证集上准确率最高的模型进行保存。 验证时我们可以重新 Reload 一下模型，然后进行验证：

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# load model
ckpt = tf.train.get_checkpoint_state('ckpt')
if ckpt:
    saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path)
    print('Restore from', ckpt.model_checkpoint_path)
    sess.run(test_initializer)
    for step in range(int(test_steps)):
        if step % FLAGS.steps_per_print == 0:
            print('Test Accuracy', sess.run(accuracy, feed_dict={keep_prob: 1}), 'Step', step)
else:
    print('No Model Found')

验证之后其准确率基本是差不多的。 如果要进行新的 Inference 的话，可以替换下 test_x 即可。

结语

以上便是使用 TensorFlow 进行验证码识别的过程，代码见：https://github.com/AIDeepLearning/CrackCaptcha。