机器学习：识别图片验证码

文章结构概览

• 项目分析
  • 代码实现

  • • 制作用于训练的验证码图像（共计150张）

    • • 展示生成图像的视觉效果
      • 编写生成图像的程序代码

    • 对图像进行清理与分割处理

    • • 展示图像清理后的成果
      • 展示分割后的图像效果
      • 实现图像清理与分割的代码

    • 数据预处理、模型构建及测试过程

    • • 展示模型构建的成果
      • 展示测试结果的表现
      • 实现数据预处理、模型构建及测试的代码

项目分析

基于逻辑回归与图像处理的项目
输入：一张验证码图像
输出：验证码图像中所包含的数字（字母）

步骤

对图像进行预处理
（1）二值化处理：首先将图像从RGB三通道转换为灰度单通道，接着将灰度图（0～255）转化为二值图（0，1）

（2）降噪处理：通过消除孤立点的方式，对已完成二值化的图像进行噪声去除

（3）图像分割：依据像素网格划分，将图片中所有的五个数字分别保存至对应的0～9文件夹内

至此，数据预处理工作完成

将预处理后的数据输入逻辑回归模型进行训练
（1）将已分割的数据以X（二维数组）、Y（一维数组）的形式传递给logisticRegression.fit()函数进行拟合，并借助网格