Python3.5 + sklearn利用SVM自动识别字母验证码方法示例

在本文中，我们将介绍如何使用Python3.5和sklearn库，来使用基于支持向量机（SVM）的方法，自动识别字母验证码。

1. 库的安装

首先，我们需要安装Python3.5和sklearn库。如果您是使用Anaconda发行版，可以通过以下命令来安装这些库:

conda install python=3.5 scikit-learn

2. 数据准备

接下来，我们需要准备用于训练和测试的数据集。一般情况下，验证码数据集是包含有大量不同角度、不同样式的图片的。可以通过获取大量的验证码的训练数据，来提高模型的准确度。

为了演示，我们在这里用一个简单的例子来说明。我们将使用scikit-learn中自带的手写数字数据集来作为示例。这个数据集包含有一些手写数字的图像，这些图像已经被标记好了。

可以通过以下代码来加载数据集：

from sklearn.datasets import load_digits
digits = load_digits()

3. 数据预处理

在使用SVM模型的过程中，数据预处理往往对结果至关重要。在这个简单的示例中，我们将使用一个简单的方法来将每个像素点的值归一化到0到1之间。

以下是预处理数据的代码：

X = digits.data / 255.0
y = digits.target

4. 训练模型

在完成数据预处理后，我们需要将数据分成一个训练集和一个测试集。为了保证模型的有效性，我们将70%的数据用于训练，剩下的30%用于测试。可以通过以下代码来实现：

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)

接下来，我们将使用SVM模型来进行训练，并使用测试数据集来评估模型的准确度。可以通过以下代码来实现：

from sklearn import svm
svc = svm.SVC(kernel='linear')
svc.fit(X_train, y_train)
print(svc.score(X_test, y_test))

5. 模型预测

在完成模型训练之后，我们可以使用模型来预测一个新的数据集。以下代码展示如何将随机的手写数字图像输入到训练好的模型中，并预测出正确的数字：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成一个随机的手写数字数据
random_image = np.random.rand(8, 8) * 10

# 归一化
random_image /= random_image.max()

# 展示数据
plt.figure()
plt.imshow(random_image, cmap=plt.cm.gray_r, interpolation='nearest')
plt.axis('off')
plt.show()

# 使用模型来进行预测
print(svc.predict(random_image.reshape(1, -1)))

6. 总结

在本文中，我们介绍了如何使用Python3.5和sklearn库，来使用基于支持向量机（SVM）的方法，自动识别字母验证码。我们首先简要讲解了所需库的安装过程，然后演示了如何准备数据、预处理数据、训练模型和预测数据的过程。这些步骤可以方便地应用到自己的验证码识别应用中。