驗證碼識別學習第一天 （驗證碼的生成）

在這裡我就以一名學習者的身份對原始碼做乙個解讀

這個專案使用卷積神經網路識別字元型驗證碼，其基於tensorflow框架。它封裝了非常通用的校驗、訓練、驗證、識別和呼叫 api，極大地減低了識別字元型驗證碼花費的時間和精力。

首先，是主函式，這裡面實現了引數的讀取，我真的漲見識了，把東西放在配置檔案裡，真的太方便了，以前也想過，但是沒想到這麼方便，看大佬的專案，英語單詞也順便學了，嘻嘻！

?：在這裡我發現了json.load與json.loads的區別

json.loads()是將json格式資料轉換為字典

json.load()則主要用來讀寫json檔案函式

def

main()
:with
open
('conf2/captcha_config.json'
,'r'
)as f:
config = json.load(f)
# 配置引數
root_dir = config[
"root_dir"
]# 儲存路徑
image_suffix = config[
"image_suffix"
]# 儲存字尾
characters = config[
"characters"
]# 上顯示的字符集 # characters = "0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyz"
count = config[
"count"
]# 生成多少張樣本
char_count = config[
"char_count"
]# 上的字元數量
# 設定高度和寬度
width = config[
"width"
]    height = config[
"height"
]    gen_ima_by_batch(root_dir, image_suffix, characters, count, char_count, width, height)

?：順便說下區別

mkdir()是建立子目錄。

mkdirs()是建立多級目錄。

這裡enumerate是什麼作用？？暫時不清楚

然後這一部特別厲害，利用random特性，學會了

?：引數characters可以是乙個列表，元組或字串

characters =

'0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'
for j in
range(4
):text += random.choice(characters)
print
(text)

os.path.join()函式：連線兩個或更多的路徑名元件

1.如果各元件名首字母不包含』/』，則函式會自動加上

2.如果有乙個元件是乙個絕對路徑，則在它之前的所有元件均會被捨棄

3.如果最後乙個元件為空，則生成的路徑以乙個』/』分隔符結尾

def

gen_ima_by_batch
(root_dir, image_suffix, characters, count, char_count, width, height)
:# 判斷資料夾是否存在,太棒了，進步每一天
ifnot os.path.exists(root_dir)
:        os.makedirs(root_dir)
for index, i in
enumerate
(range
(count)):
text =
""for j in
range
(char_count)
:            text += random.choice(characters)
timec =
str(time.time())
.replace(
".","")
p = os.path.join(root_dir,
"{}_{}.{}"
.format
(text, timec, image_suffix)
)        gen_special_img(text, p, width, height)
print
("captcha image => {}"
.format
(index +1)
)

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