fbmemories
New member
#captcha #Imagerecignition #AI #Machinelearning #DeePlearning ** Cách xây dựng bộ giải Captcha với máy học **
CAPTCHA là một loại thử nghiệm phản hồi thử thách được sử dụng để ngăn chặn các bot tự động truy cập các trang web.Nó thường liên quan đến một hình ảnh bị méo của văn bản hoặc số mà người dùng phải xác định chính xác để được tiến hành.Mặc dù CAPTCHA có hiệu quả trong việc ngăn chặn các bot, nhưng nó cũng có thể là một trải nghiệm bực bội cho người dùng của con người.
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách xây dựng một bộ giải captcha với học máy.Chúng tôi sẽ sử dụng một mô hình học tập sâu để đào tạo trên bộ dữ liệu hình ảnh CAPTCHA và sau đó sử dụng mô hình để dự đoán văn bản trong các hình ảnh CAPTCHA mới.
## 1. Điều kiện tiên quyết
Để làm theo hướng dẫn này, bạn sẽ cần những điều sau đây:
* Môi trường phát triển Python
* [TensorFlow] (https://www.tensorflow.org/) Thư viện
* Thư viện [Keras] (https://keras.io/)
* Thư viện [openCV] (https://opencv.org/)
## 2. Chuẩn bị dữ liệu
Bước đầu tiên là thu thập một bộ dữ liệu hình ảnh CAPTCHA.Chúng ta có thể làm điều này bằng cách sử dụng [bộ dữ liệu Google CAPTCHA] (https://research.google.com/publicdata/html/captcha/).Bộ dữ liệu này chứa hơn 3 triệu hình ảnh CAPTCHA mà chúng ta có thể sử dụng để đào tạo mô hình của mình.
Chúng tôi có thể tải xuống bộ dữ liệu và trích xuất hình ảnh vào một thư mục cục bộ.Các hình ảnh được lưu trữ trong một tệp có khóa có tên là `captcha.zip`.Khi tệp được trích xuất, chúng ta sẽ có một thư mục gọi là `captcha` có chứa hình ảnh.
## 3. Tiền xử lý dữ liệu
Trước khi chúng tôi có thể đào tạo mô hình của mình, chúng tôi cần xử lý trước dữ liệu.Điều này liên quan đến việc chuyển đổi hình ảnh thành một định dạng có thể được sử dụng bởi mô hình.Chúng tôi cũng sẽ cần tạo một nhãn cho mỗi hình ảnh, cho biết văn bản được hiển thị trong hình ảnh.
Chúng ta có thể sử dụng mã sau để xử lý dữ liệu:
`` `Python
Nhập CV2
nhập khẩu NUMPY dưới dạng NP
# Tải hình ảnh từ bộ dữ liệu
hình ảnh = []
Nhãn = []
cho tên tệp trong Os.ListDir ('Captcha'):
# Đọc hình ảnh
IMAGE = CV2.IMREAD ('CAPTCHA/{}'. Định dạng (tên tệp)))
# Chuyển đổi hình ảnh thành thang độ xám
Hình ảnh = CV2.cvtcolor (hình ảnh, CV2.color_bgr2gray)
# Thay đổi kích thước hình ảnh thành 28x28 pixel
IMAGE = CV2.RESIZE (Hình ảnh, (28, 28))
# Thêm hình ảnh và nhãn vào bộ dữ liệu
hình ảnh.Append (hình ảnh)
Labels.Append (fileName.split ('.') [0])
# Chuyển đổi hình ảnh thành một mảng numpy
hình ảnh = np.array (hình ảnh)
# Chuyển đổi nhãn thành một mảng numpy
Nhãn = np.array (nhãn)
# In hình dạng của dữ liệu
in ('hình ảnh:', hình ảnh.shape)
in ('Nhãn:', nhãn.Shape)
`` `
## 4. Đào tạo mô hình
Bây giờ chúng tôi đã chuẩn bị dữ liệu, chúng tôi có thể đào tạo mô hình của chúng tôi.Chúng tôi sẽ sử dụng một mô hình học tập sâu gọi là Mạng thần kinh tích chập (CNN).CNN là một loại mạng thần kinh được thiết kế đặc biệt để xử lý hình ảnh.
Chúng tôi có thể đào tạo mô hình bằng mã sau:
`` `Python
từ keras.models nhập tuần tự
từ keras.layers nhập khẩu dày đặc, Conv2D, MaxPooling2D, Flatten
# Tạo mô hình
model = tuần tự ()
model.Add (Conv2D (32, (3, 3), Activation = 'Relu', Input_Shape = (28, 28, 1))))
model.add (MaxPooling2D ((2, 2))))
model.add (Conv2D (64, (3, 3), Activation = 'Relu'))))
model.add (MaxPooling2D ((2, 2))))
model.add (Flatten ())
model.add (dày đặc (128, activation = 'relu')))
model.add (dày đặc (10
=======================================
#captcha #ImageRecognition #AI #Machinelearning #DeePlearning **How to Build a Captcha Solver with Machine Learning**
Captcha is a type of challenge-response test used to prevent automated bots from accessing websites. It typically involves a distorted image of text or numbers that the user must correctly identify in order to proceed. While Captcha is effective at preventing bots, it can also be a frustrating experience for human users.
In this tutorial, we will show you how to build a Captcha solver with machine learning. We will use a deep learning model to train on a dataset of Captcha images and then use the model to predict the text in new Captcha images.
## 1. Prerequisites
To follow this tutorial, you will need the following:
* A Python development environment
* The [TensorFlow](https://www.tensorflow.org/) library
* The [Keras](https://keras.io/) library
* The [OpenCV](https://opencv.org/) library
## 2. Data Preparation
The first step is to collect a dataset of Captcha images. We can do this by using the [Google Captcha dataset](https://research.google.com/publicdata/html/captcha/). This dataset contains over 3 million Captcha images, which we can use to train our model.
We can download the dataset and extract the images to a local directory. The images are stored in a zipped file called `captcha.zip`. Once the file is extracted, we will have a directory called `captcha` that contains the images.
## 3. Data Preprocessing
Before we can train our model, we need to preprocess the data. This involves converting the images to a format that can be used by the model. We will also need to create a label for each image, which indicates the text that is shown in the image.
We can use the following code to preprocess the data:
```python
import cv2
import numpy as np
# Load the images from the dataset
images = []
labels = []
for filename in os.listdir('captcha'):
# Read the image
image = cv2.imread('captcha/{}'.format(filename))
# Convert the image to grayscale
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Resize the image to 28x28 pixels
image = cv2.resize(image, (28, 28))
# Add the image and label to the dataset
images.append(image)
labels.append(filename.split('.')[0])
# Convert the images to a NumPy array
images = np.array(images)
# Convert the labels to a NumPy array
labels = np.array(labels)
# Print the shape of the data
print('Images:', images.shape)
print('Labels:', labels.shape)
```
## 4. Model Training
Now that we have prepared the data, we can train our model. We will use a deep learning model called a convolutional neural network (CNN). CNNs are a type of neural network that is specifically designed for processing images.
We can train the model using the following code:
```python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Conv2D, MaxPooling2D, Flatten
# Create the model
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(10
CAPTCHA là một loại thử nghiệm phản hồi thử thách được sử dụng để ngăn chặn các bot tự động truy cập các trang web.Nó thường liên quan đến một hình ảnh bị méo của văn bản hoặc số mà người dùng phải xác định chính xác để được tiến hành.Mặc dù CAPTCHA có hiệu quả trong việc ngăn chặn các bot, nhưng nó cũng có thể là một trải nghiệm bực bội cho người dùng của con người.
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách xây dựng một bộ giải captcha với học máy.Chúng tôi sẽ sử dụng một mô hình học tập sâu để đào tạo trên bộ dữ liệu hình ảnh CAPTCHA và sau đó sử dụng mô hình để dự đoán văn bản trong các hình ảnh CAPTCHA mới.
## 1. Điều kiện tiên quyết
Để làm theo hướng dẫn này, bạn sẽ cần những điều sau đây:
* Môi trường phát triển Python
* [TensorFlow] (https://www.tensorflow.org/) Thư viện
* Thư viện [Keras] (https://keras.io/)
* Thư viện [openCV] (https://opencv.org/)
## 2. Chuẩn bị dữ liệu
Bước đầu tiên là thu thập một bộ dữ liệu hình ảnh CAPTCHA.Chúng ta có thể làm điều này bằng cách sử dụng [bộ dữ liệu Google CAPTCHA] (https://research.google.com/publicdata/html/captcha/).Bộ dữ liệu này chứa hơn 3 triệu hình ảnh CAPTCHA mà chúng ta có thể sử dụng để đào tạo mô hình của mình.
Chúng tôi có thể tải xuống bộ dữ liệu và trích xuất hình ảnh vào một thư mục cục bộ.Các hình ảnh được lưu trữ trong một tệp có khóa có tên là `captcha.zip`.Khi tệp được trích xuất, chúng ta sẽ có một thư mục gọi là `captcha` có chứa hình ảnh.
## 3. Tiền xử lý dữ liệu
Trước khi chúng tôi có thể đào tạo mô hình của mình, chúng tôi cần xử lý trước dữ liệu.Điều này liên quan đến việc chuyển đổi hình ảnh thành một định dạng có thể được sử dụng bởi mô hình.Chúng tôi cũng sẽ cần tạo một nhãn cho mỗi hình ảnh, cho biết văn bản được hiển thị trong hình ảnh.
Chúng ta có thể sử dụng mã sau để xử lý dữ liệu:
`` `Python
Nhập CV2
nhập khẩu NUMPY dưới dạng NP
# Tải hình ảnh từ bộ dữ liệu
hình ảnh = []
Nhãn = []
cho tên tệp trong Os.ListDir ('Captcha'):
# Đọc hình ảnh
IMAGE = CV2.IMREAD ('CAPTCHA/{}'. Định dạng (tên tệp)))
# Chuyển đổi hình ảnh thành thang độ xám
Hình ảnh = CV2.cvtcolor (hình ảnh, CV2.color_bgr2gray)
# Thay đổi kích thước hình ảnh thành 28x28 pixel
IMAGE = CV2.RESIZE (Hình ảnh, (28, 28))
# Thêm hình ảnh và nhãn vào bộ dữ liệu
hình ảnh.Append (hình ảnh)
Labels.Append (fileName.split ('.') [0])
# Chuyển đổi hình ảnh thành một mảng numpy
hình ảnh = np.array (hình ảnh)
# Chuyển đổi nhãn thành một mảng numpy
Nhãn = np.array (nhãn)
# In hình dạng của dữ liệu
in ('hình ảnh:', hình ảnh.shape)
in ('Nhãn:', nhãn.Shape)
`` `
## 4. Đào tạo mô hình
Bây giờ chúng tôi đã chuẩn bị dữ liệu, chúng tôi có thể đào tạo mô hình của chúng tôi.Chúng tôi sẽ sử dụng một mô hình học tập sâu gọi là Mạng thần kinh tích chập (CNN).CNN là một loại mạng thần kinh được thiết kế đặc biệt để xử lý hình ảnh.
Chúng tôi có thể đào tạo mô hình bằng mã sau:
`` `Python
từ keras.models nhập tuần tự
từ keras.layers nhập khẩu dày đặc, Conv2D, MaxPooling2D, Flatten
# Tạo mô hình
model = tuần tự ()
model.Add (Conv2D (32, (3, 3), Activation = 'Relu', Input_Shape = (28, 28, 1))))
model.add (MaxPooling2D ((2, 2))))
model.add (Conv2D (64, (3, 3), Activation = 'Relu'))))
model.add (MaxPooling2D ((2, 2))))
model.add (Flatten ())
model.add (dày đặc (128, activation = 'relu')))
model.add (dày đặc (10
=======================================
#captcha #ImageRecognition #AI #Machinelearning #DeePlearning **How to Build a Captcha Solver with Machine Learning**
Captcha is a type of challenge-response test used to prevent automated bots from accessing websites. It typically involves a distorted image of text or numbers that the user must correctly identify in order to proceed. While Captcha is effective at preventing bots, it can also be a frustrating experience for human users.
In this tutorial, we will show you how to build a Captcha solver with machine learning. We will use a deep learning model to train on a dataset of Captcha images and then use the model to predict the text in new Captcha images.
## 1. Prerequisites
To follow this tutorial, you will need the following:
* A Python development environment
* The [TensorFlow](https://www.tensorflow.org/) library
* The [Keras](https://keras.io/) library
* The [OpenCV](https://opencv.org/) library
## 2. Data Preparation
The first step is to collect a dataset of Captcha images. We can do this by using the [Google Captcha dataset](https://research.google.com/publicdata/html/captcha/). This dataset contains over 3 million Captcha images, which we can use to train our model.
We can download the dataset and extract the images to a local directory. The images are stored in a zipped file called `captcha.zip`. Once the file is extracted, we will have a directory called `captcha` that contains the images.
## 3. Data Preprocessing
Before we can train our model, we need to preprocess the data. This involves converting the images to a format that can be used by the model. We will also need to create a label for each image, which indicates the text that is shown in the image.
We can use the following code to preprocess the data:
```python
import cv2
import numpy as np
# Load the images from the dataset
images = []
labels = []
for filename in os.listdir('captcha'):
# Read the image
image = cv2.imread('captcha/{}'.format(filename))
# Convert the image to grayscale
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Resize the image to 28x28 pixels
image = cv2.resize(image, (28, 28))
# Add the image and label to the dataset
images.append(image)
labels.append(filename.split('.')[0])
# Convert the images to a NumPy array
images = np.array(images)
# Convert the labels to a NumPy array
labels = np.array(labels)
# Print the shape of the data
print('Images:', images.shape)
print('Labels:', labels.shape)
```
## 4. Model Training
Now that we have prepared the data, we can train our model. We will use a deep learning model called a convolutional neural network (CNN). CNNs are a type of neural network that is specifically designed for processing images.
We can train the model using the following code:
```python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Conv2D, MaxPooling2D, Flatten
# Create the model
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(10
