最近挺多人問起南航的驗證碼怎麼識別，https://b2c.csair.com/ita/rest/intl/captcha/challenge?type=ac
看起來好像挺常規的，不過多刷新幾次
可以看到其實字體變化挺多，而且坑的地方在於，字體相似度挺高，其次【字符邊緣粘結】，這種粘接匹配度剛剛好，對於LSTM的特徵提取挺不友好的其實，實際圖片寬大於200，而一般情況網上的開源驗證碼識別的代碼的backbone基本都是精簡的VGG，3-5層CNN堆疊結構，不少使用MCG的朋友用了好幾萬樣本訓練許久發現識別率還是0，可以調整傳入圖片的尺寸，稍加變形更有利於這種圖片的特徵提取。筆者配置的參數如下：
還有一點，筆者做了二值預處理，閾值220。
最終朋友測試說識別率大約在94%，速度依舊是2-3ms。
總結：有時候圖片訓練效果不好可以試試調參大法，不一定要迷戀原始尺寸。
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