【实例简介】

使用机器学习端到端图片验证码识别，通杀所有图片类型验证码类型(包括复杂的连在一起、重叠的验证码)，支持java，python， c#等语言， 识别精度达95%以上。

机器学习识别验证码，提供了一个完整的图片验证码识别教程

不懂的可以联系我：xxguo81527@foxmail.com

【实例截图】

【核心代码】

通用图片验证码识别(caffe、python、java使用案例教程)

└── 通用图片验证码识别(caffe使用案例教程)

├── kaptcha.war

├── models

│   ├── deploy.prototxt

│   ├── solver.prototxt

│   └── train_val.prototxt

├── python

│   ├── caffe

│   │   ├── _caffe.cpp

│   │   ├── _caffe.so

│   │   ├── classifier.py

│   │   ├── classifier.pyc

│   │   ├── coord_map.py

│   │   ├── detector.py

│   │   ├── detector.pyc

│   │   ├── draw.py

│   │   ├── imagenet

│   │   │   └── ilsvrc_2012_mean.npy

│   │   ├── __init__.py

│   │   ├── __init__.pyc

│   │   ├── io.py

│   │   ├── io.pyc

│   │   ├── net_spec.py

│   │   ├── net_spec.pyc

│   │   ├── proto

│   │   │   ├── caffe_pb2.py

│   │   │   ├── caffe_pb2.pyc

│   │   │   ├── __init__.py

│   │   │   └── __init__.pyc

│   │   ├── pycaffe.py

│   │   ├── pycaffe.pyc

│   │   └── test

│   │   ├── test_coord_map.py

│   │   ├── test_draw.py

│   │   ├── test_io.py

│   │   ├── test_layer_type_list.py

│   │   ├── test_nccl.py

│   │   ├── test_net.py

│   │   ├── test_net_spec.py

│   │   ├── test_python_layer.py

│   │   ├── test_python_layer_with_param_str.py

│   │   └── test_solver.py

│   ├── classify.py

│   ├── CMakeLists.txt

│   ├── detect.py

│   ├── draw_net.py

│   ├── requirements.txt

│   └── train.py

├── test

│   ├── pro_64db.jpg

│   └── pro_gagx.jpg

├── test_classify.py

└── 说明.txt

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