文件編號：B8

文件大?。?/strong>146M

開發(fā)環(huán)境：Matlab2020

猿創(chuàng)承諾：該項目親測正常運行，提供部署視頻，需遠(yuǎn)程調(diào)試部署需另外收費，確保正常使用，不能正常使用全額退款。

簡要概述：本項目基于MATLAB完成數(shù)字驗證碼識別的GUI設(shè)計，圖像處理，驗證碼生成、識別等功能。采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實現(xiàn)對驗證碼圖像的識別。驗證碼的識別，大概分為圖片預(yù)處理、分割字符、識別字符三個過程，其中分割字符最為困難。本文采用基于遺傳算法和最大熵優(yōu)化的圖像分割技術(shù)、大津法（OTSU）、自定義閾值三種技術(shù)進行字符分割，并作進一步分析。利用英國薩里大學(xué)提供的印刷體數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)集，共10160張圖片，90%的數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，剩余10%的數(shù)據(jù)用于測試，最終識別準(zhǔn)確率達到93.47%，利用訓(xùn)練所得BP模型完成識別字符，最終驗證碼圖像識別效果較佳。

項目說明：

1.項目內(nèi)img目錄下為0-9十類數(shù)字圖片各1016張，code_source為驗證碼生成所用0-9十類數(shù)字圖片各10張，code_img為生成的驗證碼圖片，md_img存放README.md所用的圖片。項目內(nèi)"*.m"皆為MATLAB源代碼文件，"*.mat"為已處理好的數(shù)據(jù)文件。

2.程序內(nèi)所有路徑為必填項，若沒有路徑單擊對于按鈕將彈出警告框；

3.程序內(nèi)BPNN的參數(shù)都有默認(rèn)取值，若不填寫則按默認(rèn)取值，如圖，鼠標(biāo)懸停輸入框內(nèi)，出現(xiàn)提示信息。

4.同樣的，驗證碼個數(shù)及灰度值都有默認(rèn)取值。但是要注意，訓(xùn)練樣本占比為必填項，沒有默認(rèn)取值。

5.若項目路徑下已有數(shù)據(jù)集文件，包括訓(xùn)練集、測試集數(shù)據(jù)，如“X_train.mat”時，不需要重新創(chuàng)建數(shù)據(jù)集再分割，單擊載入已有數(shù)據(jù)按鈕，設(shè)定參數(shù)即可繼續(xù)。

6.程序做了一定的異常處理，錯誤操作均會彈出提示信息（輸入數(shù)據(jù)并沒有作校驗）。

7.由于圖片數(shù)據(jù)大，創(chuàng)建分割訓(xùn)練集、測試集耗時很長

運行步驟：

1.打開MATLAB，運行“appgui.m”文件，即出現(xiàn)程序的主界面。

2.第一模塊“BPNN模型構(gòu)建”中，在創(chuàng)建數(shù)據(jù)集中輸入數(shù)據(jù)路徑，注意填入絕對路徑，且最后必須有'\'，單擊確定，彈出窗口，實時顯示當(dāng)前處理的圖片。當(dāng)創(chuàng)建數(shù)據(jù)集完成后，彈出提示框提示創(chuàng)建成功。將在項目路徑下生成文件“inputs.mat”、“outputs.mat”。

3.第一模塊“BPNN模型構(gòu)建”中，在分割數(shù)據(jù)集中輸入訓(xùn)練樣本占比(小數(shù)形式)，單擊確定，等待分割完成。將在項目路徑下生成文件“X_train.mat”、“y_train.mat”、“X_test.mat”、“y_test.mat”。

4.第一模塊“BPNN模型構(gòu)建”中，在參數(shù)設(shè)定及網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中輸入各個參數(shù)的值，單擊訓(xùn)練，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完成后，將在項目路徑下生成文件“bp.mat”。

5.第一模塊“BPNN模型構(gòu)建”中，單擊測試，不可編輯的文本框內(nèi)將產(chǎn)生測試結(jié)果。

6.若對測試結(jié)果不滿意，可返回步驟4，重新設(shè)定參數(shù)，重新訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。

7.第二模塊“生成驗證碼”中，輸入字符數(shù)據(jù)路徑，單擊生成數(shù)據(jù)集，稍等片刻，將在項目路徑下生成文件“codeInputs.mat”、“codeOutputs.mat”。

8.第二模塊“生成驗證碼”中，輸入驗證碼存儲路徑，輸入驗證碼個數(shù)，單擊生成驗證碼，等待彈出提示框。即可在存儲路徑下生成指定個數(shù)的驗證碼圖片。

9第二模塊“識別驗證碼”中，單擊選擇驗證碼按鈕，選擇一張驗證碼圖片。單擊識別按鈕即可完成驗證碼識別。

10.當(dāng)驗證碼識別效果不佳時，可采用其他二值化方法，在二值化區(qū)域右側(cè)的彈出式菜單可以選擇二值化方法，若改用自定義level，默認(rèn)取值0.9。再次點擊識別即可重新識別驗證碼。

11.若默認(rèn)灰度level二值化效果同樣不佳，此時可以修改灰度level取值。重新點擊識別即可。

按需寫作：

演示視頻：

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運行效果：

遠(yuǎn)程協(xié)助：

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文件目錄

 ├ 1.項目源碼

 ├ 2.運行截圖

 └ 3.演示視頻