请教识别这样子的验证码的思路

[sleepyfevniv]

有如下验证码，是某个游戏的。这个验证码有点阴间，人眼辨别也不简单。于是想走识别。

收集了大几千张，统计出来，大约有 500 个字的选项。然后上面的条纹背景的字自动生成的。

自己主业是写 Java 后端的，然后尝试现学 Python 先用 OpenCV 搞了一下。先做轮廓检测，再二值化，抠字。发现部分能抠出来，但是部分背景和字不太能区分，或者把字当做了背景。字可以走 ocr 问题不大。

由于自己是垃圾本科，没有研究生的机器学习、深度学习的前置知识，所以这块还得重新学。

然后这个图是一张样图。

下面是已经有标注 ABCD 答案的样本，有大几千张，正确率在 90-95%。

现在需要处理的思路，就是，具体需要学习哪些方面的知识，样本大致的处理方向，和识别的方式，还有样本最好的数量规模是多少。

[LuffyGu]

第一行第一个字是什么？

[raycool]

直接神经网络一把梭
不过肉眼看着都费劲，标注数据能准确吗。

[cutepig]

我猜这种验证码 ai 做得比人都好

[sleepyfevniv]

@LuffyGu 第一个字的确我也不知道是啥

[sleepyfevniv]

@raycool 标注正确率差不多是有 90-95 ，也是花钱了的。可惜这方面没学过

[rming]

对整张图片进行 ABCD 分类的话，准确率不太确定能做到多少，不过可以尝试下，先搜集所有图片子元素，然后做数据增强，好处是分类少。

或者对中间文字区域的文字分割出来，就变成了三部分 OCR ，其实也是分类，会增加一部分预处理和业务逻辑，不过应该准确率可以搞上去

[newaccount]

总有一天这验证码会变成：
人一定识别不出来，你能识别出来一定不是人

[BeautifulSoup]

问题和选项部分都是很规整的宋体字，直接 ocr 就行。验证码核心部分我的思路是目标检测+分类；目标检测主要是确定哪个部分是字，哪个部分是背景，以及框选出来第几行第几列的那个目标字。如果用 yolo3 这样的框架去实现，大概训练集在 500 张左右就可以做的很好了。
考虑到图中的字都是华文舒体，因此分类部分可以设计一个多层卷积+前馈网络，输入为选项的华文舒体图像（颜色及大小有待进一步考虑）以及框选出来的目标字，输出为标签（ 0-不匹配； 1-匹配）这个部分优化的关键是对图中目标字如何处理，使得文字和背景能有效分离，如果得到二值化图像则最好。参考收集的数据，文字部分随机性较大，个人估计训练集规模可能得上万。
我主要做 nlp ，上面这个思路可能比较粗浅的，供大家参考。

[Juszoe]

关于数据，我建议你也可以按照他的逻辑生成，看起来还是挺有规律的，背景是各种彩色条纹线性渐变，字体扭曲一下，这类规律的图像手动标费时费力。

[Juszoe]

@BeautifulSoup #8 输入图像预测是否匹配的设计训练难度比较大，也不方便推理，OP 已知只有 500 个字的话直接做五百类的分类就可以了

[sakujo]

第一行第一个好像是起或者超

[BeautifulSoup]

@Juszoe 也有道理，上面说的思路我解决过一个只包含英语字母+数字的验证码。我又仔细看了一下图片，随机变换的形态差异比较大，匹配训练的难度确实不小。

[Saxton]

这验证码，别说机器了，我一个人都识别不了

[cherryas]

确实有用,但是过于阴间,

一般正规的大网站应该不会用的.

[ldyisbest]

我的思路是首先明确题目问的是什么，然后找到对应的图像块，然后和答案的图像计算相似度。可以参考下 siamesenet

[SoarSoga]

顶起。。。。好帖需要讨论