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보안 문자 이미지 인식 모델을 생성하기 위한 오픈소스 파이썬 딥러닝 로우코드 라이브러리
🚀pip install CaptchaCracker --upgrade

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Python Captcha 인식 모델 만들기

CaptchaCracker

CaptchaCracker는 Captcha Image 인식을 위한 딥 러닝 모델 생성 기능과 적용 기능을 제공하는 오픈소스 파이썬 라이브러리입니다. 아래와 같은 Captcha Image의 숫자를 인식해 숫자 문자열을 출력하는 딥 러닝 모델을 만들거나 모델을 직접 사용해볼 수 있습니다.

입력 이미지

출력 문자열

023062

웹 데모 (Hugging Face)

설치

pip install CaptchaCracker

의존성

pip install numpy==1.19.5 tensorflow==2.5.0

예제

모델 학습 및 저장하기

모델 학습 실행에 앞서 아래와 같이 파일명에 Captcha 이미지의 실제값이 표기된 학습 데이터 이미지 파일들이 준비되어 있어야 합니다.

• 샘플 데이터 다운로드

import glob
import CaptchaCracker as cc

# 학습 이미지 데이터 경로
train_img_path_list = glob.glob("../data/train_numbers_only/*.png")

# 학습 이미지 데이터 크기
img_width = 200
img_height = 50

# 모델 생성 인스턴스
CM = cc.CreateModel(train_img_path_list, img_width, img_height)

# 모델 학습
model = CM.train_model(epochs=100)

# 모델이 학습한 가중치 파일로 저장
model.save_weights("../model/weights.h5")

저장된 모델 불러와서 예측하기

import CaptchaCracker as cc

# 타겟 이미지 크기
img_width = 200
img_height = 50
# 타겟 이미지 라벨 길이
max_length = 6
# 타겟 이미지 라벨 구성요소
characters = {'0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9'}

# 모델 가중치 파일 경로
weights_path = "../model/weights.h5"
# 모델 적용 인스턴스
AM = cc.ApplyModel(weights_path, img_width, img_height, max_length, characters)

# 타겟 이미지 경로
target_img_path = "../data/target.png"

# 예측값
pred = AM.predict(target_img_path)
print(pred)

참고

• https://keras.io/examples/vision/captcha_ocr/

기여자