captcha 학습 및 프로그램 적용방법
1. 학습필요한 captcha 이미지 수집 및 라벨링
2. 전처리 테스트로 최적의 이미지를 도출한다.(OpenCV CAPTCHA.py)
2. 전처리한 이미지 저장
(OpenCV CAPTCHA save.py)
3. 전처리한 이미지 글자별로 자르고 저장
(OpenCV CAPTCHA cut.py)
4. 잘라진 이미지 숫자(문자) 해당하는 폴더생성하고, 동일한 숫자(문자) 한 폴더에 모아준다.
5 학습을 진행한다.
(scikit-learn train cross_val_score.py)
6. 학습된 결과를 검증한다.
(scikit-learn tests folder cross_val_score.py)
# 학습은 잘려진 개별 숫자(문자)이고, 검증할 샘플은 원본이기 때문에 3번에 자른 크기에 맞춰 검증시 샘플을 잘라 대조하여 텍스트를 완성한다.
7. 학습이 검증된 결과를 프로그램에 적용한다.
(scikit-learn test cross_val_score.py)
#1
pyinstaller --hidden-import=sklearn.ensemble._forest 추가 하거나
*.spec 파일에 hiddenimports=['sklearn.ensemble._forest'], 를 추가 한다
#2
datas=[('yssisul.ui', '.'), # ui 파일명 수정
('saved_model.pkl','.') # 5. 학습시 입력한 파일명으로 수정
],
8. pyinstaller로 프로그램 빌드가 완료 되면 5. 학습시 생성한 *.pkl 파일과 pyinstaller 생성한 *.exe 파일을 같은 폴더에 두고 실행한다.
captcha 샘플 이미지는 100개로 학습 하였고, 정확도는 92%를 보였다.
프로그램 제작을 원하시는 분은 아래 링크로 문의 바랍니다.
https://kmong.com/gig/481112
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