本文秉承着一周一更的原则,继续更新ocr的专栏
主题是图标点选验证码,图标点选,相信很多读者阅读过其他的文章,我也大致看了下,用的最多的处理方法就是比较两个图片的相似性,利用哈希感知等机器学习,或者孪生网络,方法虽然不同,但处理思路一致,都是比较图片的相似性,有可行性。
本文将讲解使用yolov5来识别图标点选验证码,yolov5将需要识别的图标和大图上的坐标,最后都识别分类出来,如果是一个类别,则识别成功,处理结果上需要一定后处理,但是这样训练也会比较方便,比较比较图片相似性的算法太多了,想要找到一个好的准确率也不容易。

处理步骤

  • 注意,这里不讲解如何使用yolov5,默认你熟悉yolov5,并且有使用经验
  • 数据集预处理
    • 数据集介绍
    • 选取数据集
  • 开始训练
    • 配置训练参数
    • 训练日志
  • 部署推理

注意,这里不讲解如何使用yolov5,

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