12306验证码识别

• 下载caffe并编译, 具体可参考官方文档, 此处不再赘述.
• 修改src/config.py中的caffe根目录和项目根目录.
• pip安装easydict, skimage等.

• 通过运行src/tools/download_image.py, 会将12306验证码下载至data/download/all目录.
• 下载完成后, 通过运行src/tools/cut_image.py, 会将其裁剪为图片和文字两部分, 分别放在data/download/image目录和data/download/words目录.
• 然后手工对其进行分类, 分别放至data/image和data/words目录. 可以将其分为两部分，分别放在对应的train和test目录.比如,一个示例目录如下:

  -image
  --test
  ---蜡烛
  ----1-1.jpg
  ---沙漠
  ----2-1.jpg
  --train
  ---蜡烛
  ----1-2.jpg
  ---沙漠
  ----2-2.jpg
  

• 运行src/image/scripts/create_data.py, 将会生成对应的train.txt和test.txt, 里面包含着训练和测试文件及其类别列表.
• 运行src/image/scripts/create_lmdb.sh, 将会生成对应的lmdb文件.

可以根据实际情况对src/image/model/image_solver.prototxt文件进行修改.具体修改方法可参考其他模型.

src/image/scripts/image_train.sh和src/image/scripts/image_finetune_train.sh脚本分别用来进行从头训练/微调训练, 训练方法可参考caffe模型训练方法.

src/web提供了一个web测试界面, 运行index.py即可.　运行前, 可以更改对应的模型文件名称.　一个简单示例如下: