最近挺多人问起南航的验证码怎么识别，https://b2c.csair.com/ita/rest/intl/captcha/challenge?type=ac
看起来好像挺常规的，不过多刷新几次
可以看到其实字体变化挺多，而且坑的地方在于，字体相似度挺高，其次【字符边缘粘结】，这种粘接匹配度刚刚好，对于LSTM的特征提取挺不友好的其实，实际图片宽大于200，而一般情况网上的开源验证码识别的代码的backbone基本都是精简的VGG，3-5层CNN堆叠结构，不少使用MCG的朋友用了好几万样本训练许久发现识别率还是0，可以调整传入图片的尺寸，稍加变形更有利于这种图片的特征提取。笔者配置的参数如下：
还有一点，笔者做了二值预处理，阈值220。
最终朋友测试说识别率大约在94%，速度依旧是2-3ms。
总结：有时候图片训练效果不好可以试试调参大法，不一定要迷恋原始尺寸。
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