基于神经网络的破解验证码实验代码

随着人工智能的兴起，在计算机视觉(CV)领域上也有重大的突破进展，运用深度神经网络进行图像检测和研发并投入使用的算法已相当成熟，不管是从高校、科研处等教育领域，还是在工业化商用化领域上都投以大量的研制算法用来处理实际问题。这些研发出来的系统模块可以从不同的角度去理解和识别连续动作图像画面中的人和物体。 以往从图像数据中抽取我们认为有价值的信息会很难，而这些图像包含大量原始数据，图像的标准编码单元(像素)提供的信息量很少。图像，尤其是照片可能存在一些难以解决的问题，比如模糊不清、离目标太近、光线很暗或太亮、比例失真、残缺、扭曲等，这会增加计算机系统抽取有用信息的难度。 基于神经网络识别图像中