python小练习（087）：基于keras快速搭建神经网络（实战篇）之数字校验码自动识别

jerryxjr1220 · 发表于 2017-4-7 10:14:18

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本帖最后由 jerryxjr1220 于 2017-4-7 10:35 编辑

之前的python小练习中已经完整介绍了基于keras如何快速搭建神经网络，今天就让我们运用学到的知识进行实战--自动识别数字校验码。

现在很多网站为了防止爬虫推出了很多各式各样的校验码，有数字、字母、文字等等不同组合，今天我们先从简单的开始，自动识别数字校验码。

我从某个网站下载了所有的数字校验码（我会放在附件中供大家下载测试，我已经分类完毕，并生成了对应的标签方便训练数据），形式如下：

可以看到校验码都是比较简单的数字（原始图片是彩色的，我进行了灰度处理成黑白的），由于数字的角度是随机的左右旋转，这就需要用机器学习来让python自动识别。（如果是不旋转的图片，则可以直接按照像素点读取并直接转换，也就不需要机器学习了）

先来看最后的训练及测试结果吧。

训练数据：
Epoch 1/2
4500/4500 [==============================] - 1s - loss: 0.2086 - acc: 0.9631
Epoch 2/2
4500/4500 [==============================] - 2s - loss: 0.0014 - acc: 1.0000

测试结果：
500/500 [==============================] - 0s
loss误差（有的翻译叫“成本”）：0.000107079518784 accuracy准确率：1.0

可以看到，我用4500组数据进行训练，然后用剩下的500组数据进行测试，结果达到惊人的100%！

源代码及详细注解：

游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复

有兴趣的可以下载原始数字识别码进行测试，下载地址：

num.rar (1.39 MB, 下载次数: 62, 售价: 1 鱼币)

jerryxjr1220 · 发表于 2017-4-7 10:26:23

本帖最后由 jerryxjr1220 于 2017-4-7 10:36 编辑

有人可能会问“你上面的程序就搭了一个自动识别的模型，怎么做到真正的自动识别呢？”
其实，这个问题很简单，因为model模块还有一个预测的函数，只要把图片的像素值输入进去，就能直接输出预测结果，这个函数的格式如下：
output = model.predict(input_data)
就这么简单

zmcds4 · 发表于 2017-4-8 15:49:27

厉害了

大补的小甲鱼粉 · 发表于 2017-4-8 18:01:18

厉害啊

woshixjy · 发表于 2017-4-12 02:48:35

学习

大补的小甲鱼粉 · 发表于 2017-4-24 23:51:12

楼主你好，其实我有一个小建议，就是楼主可以把你关于神经网络的这些期做成视频，因为好多新手往往被卡在入门上，懂了里面的原理，并且熟悉了几个实例后，在理解其他的知识可能会快一些，望采纳

jerryxjr1220 · 发表于 2017-4-25 06:55:00

大补的小甲鱼粉发表于 2017-4-24 23:51
楼主你好，其实我有一个小建议，就是楼主可以把你关于神经网络的这些期做成视频，因为好多新手往往被卡在入 ...

入门视频的话，其实网上已经有不少了，可以去优酷搜一下keras。
而且神经网络的搭建过程其实有点像一个玩黑箱子，就算做成视频也展现不出什么东西，能看到的也就是我在敲代码。
真正要理解神经网络其实要具备很多数学知识，比如线性代数，概率论，矩阵运算等等，这个才是卡在很多新手面前的难题，而这些靠视频是看不出的。

黄修添 · 发表于 2017-5-1 11:31:11

学习咯

小馨缘 · 发表于 2017-5-30 15:24:49

数学不行看来是玩不了神经网络了

V587 · 发表于 2017-6-12 16:06:23

感谢分享鱼C有你更精彩

Py小学生 · 发表于 2017-6-26 10:47:56

phjly110 · 发表于 2017-8-25 14:18:45

学习学习

lizm2017 · 发表于 2017-9-6 17:33:42

好东西

三道杠 · 发表于 2017-11-17 16:01:41

学习学习

liny1983 · 发表于 2017-12-18 21:44:40

看看，学习一下。

新手·ing · 发表于 2017-12-24 09:29:59

看看

forever1qazz · 发表于 2017-12-26 17:20:09

看看源码

kuanglu · 发表于 2018-1-17 10:06:42

学习学习

shmzfeng · 发表于 2018-2-23 22:00:23

观摩观摩

daoyuantech · 发表于 2018-5-29 15:44:16

学习学习

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