超星验证码识别训练模型，用tensorflow识别超星网课的验证码，仅用于学习研究，严禁非法使用！！！！！！！！

基于cnn卷积神经网络的验证码识别正确率达99.99%，能追加训练集，解压就能用，基于tensorflow框架写的。

通过tensorflow keras python等技术，实现机器学习实现验证码识别案例，包含 三个模块 1.图片根据字母数字进行切分 2.训练模型 3.测试 验证 代码结构简单，便于入手，且包含图片集，便于小伙伴们使用测试

使用TensorFlow进行手写文本识别 2021年更新：更强大的模型，更快的数据加载器，仅Python3 2020年更新：代码与TF2兼容 使用TensorFlow（TF）实现并在IAM离线HTR数据集上接受训练的手写文本识别（HTR）系统。 这种神经网络（NN）模型可识别分段词图像中包含的文本，如下图所示。 正确识别了验证集中的3/4个单词，字符错误率约为11％。 运行演示 IAM数据集上训练。 将下载的文件model.zip的内容放入存储库的model目录中。 然后，转到src目录并运行