上海大学验证码识别（二）

上次对验证码进行了分割，接下来是非常辛苦的活了，因为我们要手动的对搜集到的数据进行分类，然后保存到一个表格里作为训练集的数据，之前我根据例程看到他的训练集有四万多行训练集，而我今天手动分类分了半天也才一百多行，我感觉这样我的准确率一定不会太高的，但是姑且把代码和后续的东西先写出来，暂时看看效果，看看准确率能达到多少，毕竟训练集的数据非常少。

接下来的过程：

1. 对分割的图片进行分类存储

2. 将分类存储的图片整合为csv文件作为训练集

3. 读取训练集

4. 整理数据

5. 构建卷积神经网络模型

6. 运行卷积神经网络模型

7. 测试准确率

分类存储

这里要补充一点，很多字符从下载的验证码里并没有找到，因为学校生成验证码的时候考虑到了我们可能看错数据，比如1和l，0和o，都没有生成，这无疑减轻了我们分类的压力。

格式归一化并整合到csv

图：格式（图片的长和宽）归一化处理

图：整合到csv并保存

读取训练集

构建卷积神经网络模型。

初始化并运行网络

测试准确率

不到一分钟就跑玩了，数据量太小了，很明显，准确率很低。。。以后有比较多的数据的时候再去做吧。。懒得手动分类了。