基于Pytorch的验证码识别模型应用

本文主要是介绍基于Pytorch的验证码识别模型应用，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

前言

        在做OCR文字识别的时候，或多或少会接触一些验证码图片，这里收集了一些验证码图片，可以对验证码进行识别，可以识别4到6位，纯数字型、数字+字母型和纯字母型的一些验证码，准确率还是相当高，需要的可以下载使用。

准备工作 

1、Python环境，在Python官网下载安装

2、项目代码，下载地址在文章最后

代码量非常的少，可根据实际情况，通过fastapi、flask等web框架部署到服务器上。

 开始

以上准备工作完成后，就可以开始使用

1、下载依赖包

pip install pyaml
pip install torch
pip install opencv-python

2、编写预测代码，cpu中运行

这里传入的图片，可以是图片路径，也可以是通过cv2将图片转成mat后再传入。

import os
import sysfrom core.model import OCRRecognitionif __name__ == '__main__':ocr = OCRRecognition("./core/model/pytorch_model.pt","./core/model/vocab.txt",device="cpu")result = ocr("images/001.png")print(result)

3、gpu中运行

默认使用cpu运行，如果需要在gpu中运行，首先要配置GPU环境，可通过这篇文章进行配置【Ubuntu系统配置深度学习环境之nvidia显卡驱动和cuda安装】。

安装完成后，初始化方法改成：

    ocr = OCRRecognition("./core/model/pytorch_model.pt","./core/model/vocab.txt",device="gpu")

4、运行结果展示

输入图片：

实际运行效果还不错。

完毕！！！

模型及代码下载：基于Pytorch的验证码识别模型应用资源

这篇关于基于Pytorch的验证码识别模型应用的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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