Armstrong Li
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> 谢谢您 我找到原因了 原本的生成的验证码都是以三色彩通道输入的，我把输入全部进行了二值化处理，这样训练完的模型，在识别读取的图片像素矩阵时，准确率会很高。 请问Hbaianni，你的意思是： 1）训练图片都要做二值化处理， 2）还是测试图片要做二值化处理， 3）两者都要做二值化处理
感谢大佬指点。 我想50%的识别率，每2张中就能认出1张，还是可以用的。 我程序加了个小技巧：每次验证码都按时间戳做文件名存盘。凡是通过验证进入下一页面的，我就将文件名改为验证码。这样至少有一半的图片是自动打了标签的（手工打太累了）。 于是乎一上午又多了300多张可用的样板，重新学习后，识别率高达93%。
> @armstrong1972 你好，请问应该如何修改读取自己的图片数据集呢？小白完全不懂该如何下手.... 修改 CaptchaDataset 类即可，给你个文件做参考 只要在主程序下，建2个子目录： img/train 放train的图片 img/valid 放valid的图片 主程序内删除 CaptchaDataset 类所有代码，头部增加 ： from dset_files import CaptchaDataset [dset_files.zip](https://github.com/ypwhs/captcha_break/files/3711367/dset_files.zip)
不要用 pyautogui ，selenium 本身就有存图片的功能 from selenium import webdriver PATH_ChromeDriver = "chromedriver.exe" drvChrome = webdriver.Chrome(PATH_ChromeDriver) drvChrome.get(HOME_PAGE) imgVC=drvChrome.find_element_by_id(**_"id_of_captcha"_**) f_vcode = basepath + "/img/__temp.png" with open(f_vcode,'wb') as fp: fp.write(imgVC.screenshot_as_png)
抱歉忘了提醒了，需要你去找个工具批量将他们改为 jpg 3通道文件。
或者 ：用程序读取4通道png，然后转成3通道 from PIL import Image im = Image.open(im_path) if im.shape[2] == 4: im =im.convert("RGB")
me too ! in "generate.m" file Line 60 : copyfile('3ddfa/vertex_code.mat', 'Out/pncc_code.mat') # Right Line 100 : copyfile('3ddfa/pncc_code.mat', 'Out/pncc_code.mat') # Error !!!
> I found the peft requirement torch >=1.13.0 . how to use peft at torch
Yes Armstrong Li Founder & CEO , ArtCube VR Co. Ltd. Mobile : 186-1835-2693 Email : ***@***.***> ***@***.*** Web : https://www.artcubevr.com 发件人: JINGTINGSHAN5 ***@***.***> 发送时间: 2023-12-17 14:58 收件人: huggingface/peft ***@***.***>...