利用modelarts和物体检测方式识别验证码
近来有朋友让老山帮忙识别验证码。在github上查看了下，目前开源社区中主要流行以下几种验证码识别方式：
- tesseract-ocr模块：
这是HP实验室开发由Google 维护的开源 OCR引擎，内置传统模式识别方法和现代深度神经网络算法 - 采用深度学习网络
通常是基于CNN网络，通过captcha等验证码生产器自动生产训练集，通常对生成器内置的验证码类型有极高的识别度。
需求中需要识别的验证码来自特定网站 http://fota.redstone.net.cn/，使用通用的验证码识别模块识别准确率比较低，因此很可能需要自己创建数据集进行训练。
查看数据
无论如何，都必须看到数据才能处理数据。因此我们通过对网站进行请求生成验证码集：
import os, requests
from time import sleep
# 文件保存路径
path = 'images'
# 验证码网站
url = 'http://fota.redstone.net.cn/index.php/home/index/get_verify.html'
# 图片数目
number = 100
os.makedirs(path, exist_ok=True)
# 请求并保存图片
for i in range(number):
sleep(0.1)
r = requests.get(url)
with open(f'{path}/{i}.jpg', 'wb') as f:
f.write(r.content)观察数据：
通过观察数据，发现这些验证码基本有这几个特点：
- 需要识别的是4个数字；
- 数字字体有多种风格，数字有一定旋转，数字之间有可能交叉；
- 背景中有许多小字；
- 与数字相同的颜色的间断粗线穿过数字，对数字识别造成影响。
标注
按通常的图像处理方式，可以通过形态学去除小字，然后转换成灰度图进行后期训练处理。但老山正好最近涉及些图像识别的深度学习方法，于是在想，是否能直接通过yolov3，faster-rcnn等物体检测模型来识别验证码呢？
要按物体检测方式识别验证码，首先要有标注数据集，这里采用modelarts内置的标注进行标注。
- 先将图像传到obs中
2. 在modelarts上点击创建数据集
3. 按要求填写列表，选择物体检测，（标签可以在此处添加，也可以在标注的时候添加），然后创建数据集
4. 点击进入已创建的数据集，然后就可以进行图片标注了
5. 这里不得不提的是智能标注，这也成为后面老山深深的怨念；在标注图片超过20的时候，就可以启用智能标注，可以自动识别物体，减少标注时间
运行10多分钟后，标注就完成了，可以看到，标注的效果是真好
在已标注集仅为20的情况下，虽然还有不少需要更改的地方，但效果还是可用的；但标注集达到100时，效果就可以达到95%以上的准确率；由于智能标注使用的算法无非是常见的物体检测方法的一种，如此好的效果让我一度产生“标注数据集100就可以得到很好的训练效果“的幻觉。
训练
1. 标注完成后，点击数据集右侧的发布按钮，然后你在数据集输出路径里很深的路径里找到生成的标注的xml文件
2. 如果需要追加待标注数据集，可以对输入位置对应的obs路径中添加图像，然后在标注页面里点击”同步数据源“
3. 第一期标注了200张已标注图片，于是老山自信满满的打开训练作业，创建了faster-rcnn的训练作业
话说训练作业不用写代码还是很方便的，尤其适合前期尝试模型，让大家对模型能达到的准确率做个初步的判断，避免在一个不适合的模型中花费太多的时间。
在目前物体检测中，faster-rcnn、yolov3还有retinanet都是比较主流的模型。先尝试了faster-rcnn，mAP值只有0.2，然后是yolov3，mAP是0.29，用了retinanet，mAP值到了0.58。
老山于是便有了怨念，智能标注用啥模型啊，不还得是主流目标检测模型吗，为什么标注20张图就能有如此高的准确率，老山200张图训练的模型效果都不如他。尤其是前面faster-rcnn和yolov3的mAP值都如此的低，让老山一度很灰心，还好retinanet的效果还不错，可以继续调×教。
虽然老山调不出智能标注使用的模型，但模型复制嘛，不只是复制模型一种方法而已，把模型的结果集作为老山模型的训练集，只要数量足够大，也可以训练出相近的模型。于是就一口气又生成了800张图片，然后用已标注的200张图片做智能标注。由于标注结果十分准确，大部分标注结果就直接确认了，标注了800张图片，只花了1个多小时，效率可以说是杠杠的！
然后使用这1000个样本的数据集杀了回来，mAP值达到了0.96！看来数据集的大小非常重要，这还只是用了默认参数。
在观察日志的时候，发现右上角有个修改，点进去发现可以基于训练模型基础继续训练，同时发现预制算法旁边有个算法详情，里面描述了算法的运行参数。考虑到上次运行早停了，看了一通参数的含义，最后只改了decay_patience这个参数。
又跑了一遍，这次mAP又小小的提高到了0.97！但这些都只是个摸不着的结果，老山决定部署下看下结果
先在训练作业结果中点击创建模型，把名称改成有意义的，其他参数保持不变就好，
部署
等待模型状态正常后，点击右边的部署
等到部署完成后，点击部署任务中的预测，并上传图片，查看结果
许多结果看起来还可以
但也有不少结果没有预测正确
为此统计下这1000张图片的预测结果（老山这里比较懒，并没有单独准备测试集），我们需要对这些图片进行预测。由于不可能人工上传预测，为此老山祭出了大杀器，python。
首先，我们要获取X-Auth-Token认证
import requests
import json
url = "https://iam.cn-north-1.myhuaweicloud.com/v3/auth/tokens"
headers = {"Content-Type":"application/json"}
data = {
"auth": {
"identity": {
"methods": ["password"],
"password": {
"user": {
"name": "your-username",
"password": "your-password",
"domain": {
"name": "your-domainname:normally equal to your-username"
}
}
}
},
"scope": {
"project": {
"name": "cn-north-1"
}
}
}
}
data = json.dumps(data)
r = requests.post(url, data = data, headers = headers)
print(r.headers['X-Subject-Token'])data具体参数填写可网址详见https://support.huaweicloud.com/api-modelarts/modelarts_03_0004.html
程序最后获得的便是X-Auth-Token认证码。
接下来我们开始预测
config.py
X_Auth_Token = "MIIZpAYJKoZIhvcNAQcCoIIZlTCC..." # 前面获取的X-Auth-Token值
url = "https://39ae62200d7f439eaae44c7cabccf5de.apigw.cn-north-1.huaweicloud.com/v1/infers/55d5..." #在调用指南页面获取的url值predict.py
import os
import json
from lxml import etree as ET
import requests
from config import url, X_Auth_Token
import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO,
format="%(asctime)s %(name)s %(levelname)s %(message)s",
handlers = [
logging.FileHandler(f"log.txt"), #生成日志文件
logging.StreamHandler()
])
# 图片(jpg文件)和标注文件(xml文件)所在位置，注意jpg和xml文件一一对应
path = 'images1000'
def requestImage(filename):
'''根据图片文件利用在线服务预测结果, jsonStr'''
files = {'images':open(filename,'rb')}
headers2 = {'X-Auth-Token': X_Auth_Token}
response = requests.request("POST", url, files=files, headers=headers2)
return response.text
def getImageFile(xml_file):
'''根据xml文件返回对应的图片文件'''
return os.path.splitext(xml_file)[0]+'.jpg'
def getFileList(folder):
'''folder下的同名xml和jpg组成tuple，并以list返回 [(xml_file, jpeg_file), ...]'''
return [(os.path.join(folder, filename), os.path.join(folder, getImageFile(filename))) for filename in os.listdir(folder) iffilename.endswith('.xml')]
def json2text(jsonStr):
'''根据预测结果jsonStr返回预测的数字'''
obj = json.loads(jsonStr)
boxes = []
for className, box in zip(obj["detection_classes"], obj["detection_boxes"]):
boxes.append([className]+[float(pos) for pos in box])
# 注意预测的box以[top, left, bottom, right]进行排序，与xml文件有点不同
boxes.sort(key = lambda x: x[2])
return ''.join([className for className, *_ in boxes])
def xml2text(xml_file):
'''根据xml_file里所有box生成list [(class_name, left, top, right, bottom), ...]'''
tree = ET.parse(xml_file)
root = tree.getroot()
boxes = []
for obj in root.findall('object'):
name = obj.find('name').text
xmlbox = obj.find('bndbox')
b = (round(float(xmlbox.find('xmin').text)), round(float(xmlbox.find('ymin').text)),
round(float(xmlbox.find('xmax').text)), round(float(xmlbox.find('ymax').text)))
boxes.append((name, *b))
boxes.sort(key = lambda x: x[1])
return ''.join([className for className, *_ in boxes])
if __name__ == "__main__":
fileList = getFileList(path)
count = 0 # 预测数目
sameCount = 0 # 预测正确数目
for xml_file, jpg_file in fileList:
# 根据图片文件在线预测结果
jsonStr = requestImage(jpg_file)
text_image = json2text(jsonStr)
# 根据标注文件获得正确结果
text_xml = xml2text(xml_file)
# 对比输出
count += 1
if text_image==text_xml:
sameCount+=1
logging.info(f"count:{count}, sameCount:{sameCount}, \
text_image:{text_image}, text_xml:{text_xml}, percent:{sameCount/count}")运行程序结果如下
可以看到，由于在线服务使用的是CPU，预测的结果比较慢，大概5~6秒出一个结果，准确率一直不高，最后定格在75.6%。对于这个结果，老山只能说，还好是用于预测验证码，可以反复预测，预测正确的期望次数是1.3次，算是可堪一用把。
总结
当然，本文算是使用modelarts对使用物体检测算法来识别验证码做了个试探，总体结果说明这种识别验证码的方法完全是可以用的，如果后续需要继续进展的话，完全可以在以下方面进行展开：
- 数据集生成：
数据集仍可以继续扩大。此时就不需要在手动标注了，老山想到一个很好的办法。生成数据集后，用智能标注的方式生成标注结果，将标注结果利用网站去验证正确与否，这样就可以无需手动，生成很好的数据集，现在智能标注免费，完全是白嫖，数据集够大时，至少能达到智能标注的水平（无限怨念）。 - 模型参数调节
预置模型很省心，但却看不到细节，如果想自己把握模型，可以使用开源模型来运行，老老实实的写代码调参数。如果没有GPU环境，可以使用开发环境的notebook进行开发；
3. 在本地开启服务
用在线服务功能当然省心，但如果只是为了识别验证码，这性价比就不是太高了。我们可以在预置模型的输出路径找到模型生成文件，这样就可以把模型布置在本地了。
作者：山找海味
