#说明 这是个破解验证码的完整示例，其中破解过程的多处需要改进，+代表需要改进的程度，主要有:

• CFS合并过程(++)
• 判断可能的字符数(++++)
• 字符分割(++)
• 单个字符识别精度(+++)

由于是业余时间写的，没放太多精力，有好的建议欢迎提出！或者联系作者：

邮箱: [email protected]

#破解流程

1. CFS(color fill segementation)分割字符块
2. 使用cnn(convolution neural network)判断字符块包含的字符个数
3. 均分(equally divide)字符块，产生单个字符
4. 使用cnn识别单个字符，获得最终答案

#各阶段精度

1. CFS: ~= 99%
2. 判断CFS块的可能字符数: ~= 80%
3. 字符分割: ~= 98%
4. 单字符识别: ~= 89% (with Caffe)

#训练各阶段源码 ##判断长度

train_net/cnn_train_size*.py

##单字符识别

• train_net/cnn_train_chars.py keras版本，效果不太好，accuracy大概84%
• data/lenet.prototxt caffe+mnist识别，accuracy 89%左右,效果略好于keras版，实际使用版本

#Software requirements

• Caffe和pycaffe 参考: Caffe installation instructions
• Keras >= 0.2.x 参考: Keras installation instructions
• cv2(openCV的python接口) 将cv2.so放入/usr/lib/python2.7/dist-packages
• skimage
• numpy and pandas
• PIL

#demo

python demo.py | tee ./log/demo.log

##demo accuracy

由于多处存在瑕疵，acuracy是23/50 = 46%，效果不好，还需大力改进

##TODO

• Add a new implement