使用TensorFlow 2识别验证码过程中踩过的坑

在学习了 CNN 之后，我一直想去做一个验证码识别。网上找了很多资料，杂七杂八的一大堆，但是好多是 tf1 写的。我对 tf1 不太熟悉，于是自己开始了基于 TensorFlow 2 的摸索实践。

摸索的过程异常艰难，一开始我直接用 captcha 生成了 10080 张验证码去识别，发现 loss 一直停留在 2.3 左右，accuracy 一直是 0.1 左右，训练了 100 回合，也没什么提升，电脑都快要跑废了，咋办呀？于是网上各种问大佬，找到机会就提问，其中一位大佬的回答让我受到了启发，他说：你可以先识别 1 位，然后 2 位，3 位，最后 4 位，一步一步来……。

本文主要描述我在验证码识别过程中的一些摸索，整理出来以供大家参考：

第一回：搭建网络结构

首先我们需要搭建网络结构，如下：

model=tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.Input(shape=(H, W, C)), layers.Conv2D(32, 3, activation='relu'), layers.MaxPooling2D((2, 2)), layers.Conv2D(64, 3, activation='relu'), layers.MaxPooling2D((2, 2)), layers.Conv2D(64, 3, activation='relu'), layers.MaxPooling2D((2, 2)), layers.Conv2D(64, 3, activation='relu'), layers.MaxPooling2D((2, 2)), layers.Conv2D(64, 3, activation='relu'), layers.MaxPooling2D((2, 2)), layers.Flatten(), layers.Dense(1024, activation='relu'), layers.Dense(D * N_LABELS, activation='softmax'), layers.Reshape((D, N_LABELS)), ]) model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics= ['accuracy']) callbacks=[ tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir='logs'), tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=check_point_path, save_weights_only=True, save_best_only=True) ] history = model.fit(train_gen, steps_per_epoch=len(train_idx)//batch_size, epochs=100, callbacks=callbacks, validation_data=valid_gen, validation_steps=len(valid_idx)//valid_batch_size)

summary:

我的训练数据量：train count: 7408, valid count: 3176, test count: 4536

样本图：

训练结果：

Train for 231 steps, validate for 99 steps Epoch 1/100 1/231 […] - ETA: 4:18 - loss: 2.2984 - accuracy: 0.1328 231/231 [==============================] - 143s 618ms/step - loss: 2.3032 - accuracy: 0.0971 - val_loss: 2.3029 - val_accuracy: 0.0987 Epoch 2/100 230/231 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 2.3026 - accuracy: 0.1014 231/231 [==============================] - 121s 525ms/step - loss: 2.3026 - accuracy: 0.1013 - val_loss: 2.3031 - val_accuracy: 0.0986 Epoch 3/100 230/231 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 2.3026 - accuracy: 0.1029 231/231 [==============================] - 138s 597ms/step - loss: 2.3026 - accuracy: 0.1026 - val_loss: 2.3032 - val_accuracy: 0.0986 Epoch 4/100 230/231 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 2.3025 - accuracy: 0.1031 231/231 [==============================] - 124s 537ms/step - loss: 2.3025 - accuracy: 0.1031 - val_loss: 2.3032 - val_accuracy: 0.0987 Epoch 5/100 230/231 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 2.3025 - accuracy: 0.1040 231/231 [==============================] - 123s 532ms/step - loss: 2.3025 - accuracy: 0.1039 - val_loss: 2.3032 - val_accuracy: 0.0989 Epoch 6/100 230/231 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 2.3025 - accuracy: 0.1039 231/231 [==============================] - 118s 509ms/step - loss: 2.3025 - accuracy: 0.1038 - val_loss: 2.3033 - val_accuracy: 0.0988 … Epoch 20/100 230/231 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 2.3025 - accuracy: 0.1038 231/231 [==============================] - 120s 521ms/step - loss: 2.3025 - accuracy: 0.1038 - val_loss: 2.3034 - val_accuracy: 0.0988 Epoch 21/100 190/231 [=======================>…] - ETA: 20s - loss: 2.3025 - accuracy: 0.1032

loss 一直没有变化，accuracy 也很低，不知道出现了什么原因，困扰一两个星期，都想要放弃了，太难了。但是我不死心，非要把它搞出来，4 位识别不出来，能不能先识别一位呢？好，那就开始搞，一位比较简单，跟 Mnist 数据集很相似，在这我就不赘述了。

第二回：2 位彩色验证码训练

接着来识别 2 位的验证码。train count: 441, valid count: 189, test count: 270

样本图：

下面是我用 2 位验证码进行训练的结果：

30 张图片进行测试，结果：

哎呦，有感觉了，有了起色了，但是出现了过拟合的现象，解决过拟合的方法主要有：

Get more training data

Reduce the capacity of the network

Add weight regularization

Add dropout

Data-augmentation

Batch normalization

第三回：增加彩色验证码数据集

于是我就增加了数据集。train count: 4410, valid count: 1890, test count: 2700

然后又出现了 loss 一直在 2.3，accuracy 在 0.09 左右，这是什么鬼呢？但是我还是不死心呀，继续想办法呀，既然彩色的有难度，我先识别黑白的样本行不行呢，先试试吧。

第四回：2 位黑白验证码训练

网络结构依然采用上面的，input_shape(100,120,3)。

这是我用 2 位的黑白图片的验证码进行了训练，效果很好，收敛也很快。

训练第 50 回合时：

Epoch 50/50 26/27 [============>…] - ETA: 0s - loss: 0.0150 - accuracy: 0.9940 27/27 [==============] - 8s 289ms/step - loss: 0.0212 - accuracy: 0.9936 - val_loss: 0.2348 - val_accuracy: 0.9446

随机选取了 30 张图片进行了测试，2 张识别错了：

样本图：

看着这结果，我露出了洁白的大牙，信心大增呀，继续搞，直接上 4 位验证码。

第五回：4 位黑白验证码训练

依然采用上面的网络结构，这次使用的是 4 位黑白图片的验证码。train count: 2469, valid count: 1059, test count: 1512

训练第 20 回合：

Epoch 20/20 76/77 [====>.] - ETA: 0s - loss: 0.0409 - accuracy: 0.9860 77/77 [======] - 33s 429ms/step - loss: 0.0408 - accuracy: 0.9861 - val_loss: 0.3283 - val_accuracy: 0.9221

随机选取 30 张图片进行测试，8 张错误：

4 位验证码的样本图：

从结果来看，有点过拟合，没关系，继续加大数据集。

第六回：增加黑白验证码数据集

依旧采用上面的网络结构，这次我增加了数据集 4939 张，依旧使用的是 4 位黑白的验证码，训练结果还是挺好的：train count: 4939, valid count: 2117, test count: 3024

第 20 回合：

Epoch 20/20 153/154 [==>.] - ETA: 0s - loss: 0.0327 - accuracy: 0.9898 154/154 [====] - 75s 488ms/step - loss: 0.0329 - accuracy: 0.9898 - val_loss: 0.1057 - val_accuracy: 0.9740

可以看出 训练集的准确率 跟验证集上很接近，随机选取 30 张图片进行测试，6 张错误图如下：

好了，搞了这么多，由此我觉得是噪点影响了深度学习的识别，maxpool 的时候连带着噪点也采样了，我们需要将噪点处理掉，再喂入神经网络。

第七回：预处理

在上面的推理中，我感觉是噪点影响了神经网络的识别，于是乎我在送入网络之前进行了去噪，二值化操作，训练如下：train count: 4939, valid count: 2117, test count: 3024

从图中可以看出，模型收敛了，但有点过拟合，第 20 回合训练结果如下：

Epoch 20/20 153/154 [==>.] - ETA: 0s - loss: 0.0407 - accuracy: 0.9861 154/154 [===] - 69s 450ms/step - loss: 0.0408 - accuracy: 0.9860 - val_loss: 0.3227 - val_accuracy: 0.9244

随机选取了 30 张图片进行了测试，8 张错误：

做到这里， 我对之前的推测有了猜疑：是噪点影响的吗？我觉得不完全是。核心原因是我在尝试的过程中对验证码进行了处理，从 RGB 的验证码变成了单通道的黑白验证码，使得图片的信息减少了，神经网络的计算量也大大减少了，网络模型很快得到了收敛，loss 显著减少，accuracy 在不断提高。

整个过程是使用 CPU 进行训练的，电脑配置是 Intel_Corei7-6700HQ_CPU@_2.60GHz，8G 内存。如果大家的电脑配置高，用 GPU 进行训练，我觉得即使不做预处理，效果也能出来。

 

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