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Welcome to the easy12306 wiki!

1. 中文识别
2. 图片识别

整体的设计思路

1. 借用百度提供的光学字符识别功能，来教我的文字识别器——卷积神经网络。
2. 让文字识别器来教我的图片分类器——统计学专家，看，这张验证码中有打字机哦，这张里也有...
3. 让图片分类器反过来教我的文字识别器，看，这张噪声满满的文字图表示的一定就是这以下八种图片中的某一种。
4. 让统计学专家来教我的卷积神经网络识别图片，从而可以面对前所未见的图片。

总结：12306的验证码本身就已经是教材了，不是吗？

中文识别在测试集上的效果

它把路灯当成漏斗了…

如何？

~$ python3 main.py 2.jpg 2> /dev/null
电子秤
风铃        # 要找的是以上两样东西
0 0 电子秤  # 第一行第一列就是电子秤
0 1 绿豆
0 2 蒸笼
0 3 蒸笼
1 0 风铃
1 1 电子秤
1 2 网球拍
1 3 网球拍

识别前所未见的图片

~$ python3 mlearn_for_image.py 8.jpg
[0.8991613]  # 可信度
[0]          # 0 表示的就是打字机

具体的编号：texts.txt

尚未认证的思路

1. 先识别第一个名词，从而知道其长度，从而得出第二个词的所在位置，…
2. 上一个思路并不完美，即使知道其是哪个名词也无法准确得知其长度。
3. 在训练集中增加一种新的"名词图"：空白无字。
4. 还是说，直接定义空白好呢。
5. 更新学习手段，让其能直接识别有噪音的文字图。
6. 让文字识别器一次运行就能识别多标签。
7. 让识别器一次运行就能得出完整的答案。

其余的兴趣

1. Keras官方博客中提到的REST API
2. mtobeiyf/keras-flask-deploy-webapp

灵感的来源

1. 相似图片搜索的原理
2. JohannesBuchner/imagehash
3. jhfjhfj1/autokeras