xiaolv/ocr-captcha

介绍（Introduction）

验证码识别模型（ocr-captcha）专门识别常见验证码的模型，训练模型有2个：

1.small:训练数据大小为700MB，约8.4万张验证码图片，训练轮次27轮，最终的精度将近100%，推荐下载这个模型；

2.big:训练数据大小为11G，约135万个验证码图片，训练轮次1轮，最终的精度将近93.95%(由于资源问题，无法训练太久)；

数据分布

1.类型：1. 纯数字型；2. 数字+字母型；3.纯字母型（大小写）

2.长度：4位、5位、6位

数据微调

1.基座模型：基座模型参考达摩院发布的读光-文字识别-行识别模型-中英-通用领域

2.具体微调参考以上链接

模型体验链接

modelscope：验证码识别模型（ocr-captcha）

单独模型链接（modelscope）

1.验证码识别模型（小）-small

2.验证码识别模型（大）-big

快速使用（Quickstart）

代码提供web网页版：myself_train_model.py

from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks
import gradio as gr
import os


class xiaolv_ocr_model():

    def __init__(self):
        model_small = r"./output_small"
        model_big = r"./output_big"
        self.ocr_recognition_small = pipeline(Tasks.ocr_recognition, model=model_small)
        self.ocr_recognition1_big = pipeline(Tasks.ocr_recognition, model=model_big)


    def run(self,pict_path,moshi = "small", context=[]):
        pict_path = pict_path.name
        context = [pict_path]

        if moshi == "small":
            result = self.ocr_recognition_small(pict_path)
        else:
            result = self.ocr_recognition1_big(pict_path)

        context += [str(result['text'][0])]
        responses = [(u, b) for u, b in zip(context[::2], context[1::2])]
        print(f"识别的结果为：{result}")
        os.remove(pict_path)
        return responses,context




if __name__ == "__main__":
    pict_path = r"C:\Users\admin\Desktop\图片识别测试\企业微信截图_16895911221007.png"
    ocr_model = xiaolv_ocr_model()
    # ocr_model.run(pict_path)

联系我们（Contact Us）

如果你想给我们的研发团队和产品团队留言，请通过邮件（[email protected]）联系我们。