提供各位開發程式訂票，其中驗證碼破解部分的方法，可直接使用，不須再回傳 image 用人工方式辨識。
此 package 使用 keras & Tensorflow 建模&預測，需要安裝相依 package。
model test data 準確率約為 88%，使用 10 萬張圖進行 training。
pip3 install TaiwanTrainVerificationCode2text cv2 比較難裝，以下提供安裝方法
conda install -c menpo opencv # 你還需要這個 pip3 install h5py input 
output WNBA8S
import os import platform from TaiwanTrainVerificationCode2text import verification_code2text from TaiwanTrainVerificationCode2text import work_vcode from TaiwanTrainVerificationCode2text import download import TaiwanTrainVerificationCode2text PATH = TaiwanTrainVerificationCode2text.__path__[0] import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import random from datetime import datetime # 下載我 train 好的 weight，ttf 是驗證碼字形，用於以下生成模擬驗證碼 download.weight() download.ttf() # 生成模擬驗證碼 work_vcode.work_vcode_fun(10,'test_data',5) work_vcode.work_vcode_fun(10,'test_data',6) if 'linux' in platform.platform(): file_path = '{}/{}/'.format(PATH,'test_data') train_image_path = [file_path + i for i in os.listdir(file_path+'/')] else: file_path = '{}\\{}\\'.format(PATH,'test_data') train_image_path = [file_path + i for i in os.listdir(file_path+'\\')] # 隨機取一個當作 demo image_name = train_image_path[random.sample( range(len(train_image_path)) ,1)[0]] # 讀取圖片 image = cv2.imread(image_name) # 畫圖 plt.imshow(image) # 辨識，驗證碼轉文字 text = verification_code2text.main(image) # 印出最後結果 print(text) 最後結果就會類似 demo ，
如果想自己 train，可以使用
build_verification_code_cnn_model.py
稍微介紹主要 code
def main(): import work_vcode #import time # 因為台鐵驗整碼是 5~6 隨機，因此必須生成 5 碼驗證碼& 6 碼驗證碼 # 500 是 data 數量，建議數字為30000，500 只是 demo work_vcode.work_vcode_fun(500,'train_data',5) work_vcode.work_vcode_fun(500,'train_data',6) # 生成 test data，可根據自己喜好調整 data 數量 work_vcode.work_vcode_fun(100,'test_data',5) work_vcode.work_vcode_fun(100,'test_data',6) self = build_verification_code_cnn_model() # 建模，最後 weight 會存放在 package_path/cnn_weight/verificatioin_code.h5 self.build_model_process() train 好後，可再使用以上 example code，會讀取你 train 好的 weight。
由於驗證碼是26個英文字搭配10個數字，再加上隨機 5~6 碼，我將 class 分成 26 + 10 + null，37類，下去做分類。
null 代表沒有此文字， 我將 NN 結構中的 output 設計為 6 dimension，將5碼也看成6碼，只是最後一個是 null，藉此同時處理 5 or 6 碼問題。
面臨到最大的問題是，null 佔比例太大，以上面生成 data 的 code 為例
work_vcode.work_vcode_fun(500,'train_data',5) work_vcode.work_vcode_fun(500,'train_data',6) 先不管英文&數字數量，有一半的 class 是 null，因此在分類問題上，會造成嚴重的 imbalance 問題，即使 data 增加也不會改善問題，未來將搭配 object detection，改善準確率。
如有問題，可寄信給我 or 留言在 issues。
email : samlin266118@gmail.com