gg游戏修改器验证码_gg修改器过游戏检测

作者：佚名来源：网友分享发布日期：2023-4-01 16:50:17

各位游戏大佬大家好，今天小编为大家分享关于gg游戏修改器验证码_gg修改器过游戏检测的内容，轻松修改游戏数据，赶快来一起来看看吧。

我将教大家如何简单的用TensorFlow实现对数字验证码的高准确率识别。四位数字验证码是由0到9的数字组成的四位验证码，数据集为一万张由Captcha库生成得四位数字验证码数据，覆盖了四位数字的所有组合。将生成得数据集按6：2：2的比例分为训练集、验证集和测试集。在对训练模型之前对验证码图像做预处理，训练的模型使用VGG16网络结构。

4位数字验证码

识别方案图

安装python和TensorFlow框架

建议使用python3.5+，TensorFlow1.0+，请自行安装，这里默认你已经配置好开发环境。
开发工具推荐：pycharm、jupyter notebook
推荐使用GPU显卡来进行模型的训练

生成验证码数据集

我们将要识别的是4位数字验证码，由于有10000种组合情况，数据集我们对应生成10000张组合情况不同的验证码。覆盖了4位数字的所有组合。验证码图像大小为160 x 60，并对验证码做好标注，其中干扰信息有字符扭曲、曲线、噪点。

生成数据集代码

将生成好的数据集放在images文件夹中，对数据集进行划分，将4位数字验证码随机打乱顺序后，按6:2:2的比例划分为训练集、验证集、测试集。训练集6000张，验证集2000张，测试集2000张。训练集用于模型训练，验证集用于在模型训练过程中对模型训练效果的验证，测试集用于在模型保存下来后对模型效果进行测试。

划分数据集

验证码图像预处理

在训练模型之前，先读取好训练集的数据，并对图像进行预处理。首先使用glob来对图片进行读取，然后将读取到的图像数据转为numpy数组格式，再将数据由彩图转换为灰度图，最后对数据进行一个归一化的处理，即将数据转为0~1之间的值，便于后面的模型训练时卷积神经网络的数据计算。

读取数据并对图像做预处理

搭建网络结构

网络结构我借鉴VGG16网络来搭建，该深层网络可以实现识别的高准确率。VGG16网络简单来说就是一个由2个(双卷积层+池化层)、3个（三卷积层+池化层）和3个全连接层组成。网络包括输入层、卷积层、池化层、全连接层、输出层。
第一层为输入层，所输入的图像维度为（60,160,1）。包含13个卷积层，使每个卷积层都不会改变前一层的特征图大小，选用3×3的卷积核大小，并且在卷积后分别使用BatchNormalization方法和Relu激活函数处理，以防止过拟合、梯度消失和加快模型收敛。包含5个池化层，分别在2或3次卷积以后执行最大池化，最大池化核大小为2×2。池化层作用是降低特征图尺寸和提高网络的抗干扰能力。包含6个全连接层，将最后一个池化层的数据通过转为一维数据输进全连接层，前2个全连接层有4096个神经元。