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NJUST教务系统验证码识别——CNN方案

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Mundanity-fc/CaptchaReco

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基于CNN的强智教务验证码识别

本项目为之前一个项目的拓展工程。原先项目的验证码识别采用了OpenCV进行处理。为了学习CNN的搭建与使用,于是以这个项目为蓝本进行设计。

强智教务系统验证码的典型形式如下:

一个典型的图片

放大图片后,发现其除浅灰色干扰线外,还有噪点与黑色边框:

为了识别的准确性,在处理完黑框的基础上,可以对图像进行二值化处理,确定判断的阈值,即可成功对图片进行预处理工作。

ImageProcess类

该类包含三个成员函数

byte2jpeg——将request包所返回的二进制图像转换成Pillow可读取的格式

image_binarize——将Pillow读取的图片进行二值化处理

process——直接将request返回的二进制图像转换成Pillow格式并进行二值化处理

ModelClass类

ModelClass类中包含了8个类成员函数。

to_matrix——将标签转换为矩阵

get_max——获取矩阵中最大值

to_string——将矩阵转换为标签

init_train_data——加载训练集

init_test_data——加载测试集

start_train——模型训练

predict_validation——以本地文件预测

predict——以指定输入预测

Panel类

Panel类为GUI界面类。其中定义了图形界面的功能调用与布局设计。

ScheduleClass类

ScheduleClass类为与教务处网站的HTTP通信类。其中代码由先前的项目改写而来。

附加内容

Plugin文件夹内包含了部署在树莓派上的QQ机器人插件以及模型的调用代码,适用于Nonebot。

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