最近在学习使用caffe，然后就想试着玩玩验证码识别，结果非常非常棒，深度学习确实是非常强大的。废话少说，跟我走进验证码自动识别。
此处省略一万字，网上教程千千万，你一定可以找到，接着往下看。
之前对京东的某些数据进行采集，但是总会有验证码挡着，先看个例子：
http://mall.jd.com/showLicence-56803.html
如果我们能够自动识别这样的验证码，那么我们就可以进入到验证码后面的页面了，所以我们就开始搞定它。
下面是后面所述使用的数据地址：
http://download.csdn.net/detail/mj641893086/9895307
http://download.csdn.net/detail/mj641893086/9895307
http://download.csdn.net/detail/mj641893086/9895307
重要的事情说三遍！！！
我们人工标注了1100个验证码图片，其中1000个用作训练，100个用作测试。
未切分数据
下图是未切分的图片（编号-标注），train_notsplit和test_notsplit都是这样的格式：
切分数据
由于图片中包含四个字符，所以我们是肯定需要切分开一个个训练的（当然也可以有非常非常大的训练集整体训练），图片大小是85*26的，切分也比较容易，注意的是左右两边都多扩展一点点像素，可以让完整的字符包含进来，其实不会影响最终的训练效果。可以通过下面的程序进行切分：
#split_verify_code.py
#!/home/cloud/anaconda2/bin/python
#-*-coding:utf-8-*-
import sys
import time
import math
import json
import random
from PIL import Image
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf8')
# split verify_code image
save_dir = "./"
for line in sys.stdin:
image_file = line.rstrip('\n')
img = Image.open(image_file)
s = image_file
if image_file.rfind('/')!=-1:
s = image_file[image_file.rfind('/')+1:]
part = s.split('-')
id = part[0]
#img.size (85,26)
region = [(0,0,20,26),(16,0,38,26),(34,0,56,26),(52,0,74,26)]
for i in range(0,len(region)):
cropImg = img.crop(region[i])
path = save_dir+'/'+id+'-'+str(i)+'-'+part[1][i:i+1]+'.jpg'
print path
cropImg.save(path)下图是切分的数据图片（编号-第几个字符-标注），train和test都是这样的格式：
四个图片大小：20*26, 22*26, 22*26, 22*26。
容易想到的模型就是lenet的手写体数字识别模型，所以模型自己看，很简单，只讲实现的步骤。
标签文件生成
也就是train.txt和test.txt生成，第一列是文件名，第二列是对应的标签编号，可以自己设置对应关系，在此给出参考生成方法。
find ./train/ -type f | awk '{print substr($0,length($0)-4,1)}' | sort | uniq > label.uniq
#总共56个label，没有0,o,O,1,l,L(本来是64个的，这几个不方便区分)
find ./train/ -type f | awk '{print $0" "substr($0,length($0)-4,1)}' | cut -f3 -d'/' > train_tmp.txt
awk -F' ' 'BEGIN{id=0}NR==FNR{a[$1]=id;id+=1}NR>FNR{print $1,a[$2]}' label.uniq train_tmp.txt > train.txt
find ./test/ -type f | awk '{print $0" "substr($0,length($0)-4,1)}' | cut -f3 -d'/' > test_tmp.txt
awk -F' ' 'BEGIN{id=0}NR==FNR{a[$1]=id;id+=1}NR>FNR{print $1,a[$2]}' label.uniq test_tmp.txt > test.txtlmdb格式转换
由于lmdb是caffe爱用的一种数据格式，所以我们需要对原始的数据进行格式转换，使用caffe自带的工具。
build/tools/convert_imageset --shuffle --resize_height=26 --resize_width=22 ./train ./train.txt ./train_lmdb
build/tools/convert_imageset --shuffle --resize_height=26 --resize_width=22 ./test ./test.txt ./test_lmdb至此，数据已经转换到train_lmdb和test_lmdb目录下了，注意图片大小，全部变成了22*26，主要是针对每个验证码的第一个字符（这个和切割有关）。
均值计算
mean.binaryproto是均值文件，为加快计算的效率和训练的模型准确率而设计的，也通过caffe自带的工具compute_image_mean 来实现，数据集就采用train_lmdb就可以。
build/tools/compute_image_mean ./train_lmdb ./mean.binaryproto模型训练
该准备的数据都准备好，接下来我们就开始训练，别急，先看下模型定义文件，看看哪里有没有什么需要改动的地方（其实得做一点小修改，否则不能训练哦）。
打开：lenet_train_test.prototxt，注意最后ip2层的num_output，应该和我们最后的标签个数56一致哦，标签数在上面说过。
开始训练，同样使用caffe核心模块caffe：
build/tools/caffe train -solver lenet_solver.prototxt模型测试
大概半个小时左右，模型已经训练好了，就是verify_code_iter_10000.caffemodel，而且已经对测试数据进行了预测，准确率杠杠的99%，可能每次会有少许差别。
我们现在可以在单个图片上测（嘚）试（瑟）下了，咳咳咳，同样使用caffe自带的工具：
先说下lenet_test.prototxt文件，是基于lenet_train_test.prototxt修改的，主要将输入层变成了Input，输出的Accuracy层去掉。
./build/examples/cpp_classification/classification lenet_test.prototxt verify_code_iter_10000.caffemodel mean.binaryproto label.txt test/1100-2-Y.jpg迫不及待看下结果：
到此，基本大功告成，嗨僧吧！
