把这里的数据集用于测试，得出的结果：
统计学专家识别的正确率：0.9422140966882884
从统计学专家那里学来的深度学习模型的正确率：0.9811081335640064

统计学对剪纸的识别正确率只有64%，我猜是因为剪纸的种类太多啦。
而深度学习模型识别率最低的是挂钟：

1577/1577 [==============================] - 42s 26ms/step
[0.24407617484627453, 0.9302473050095117]

我猜是因为挂钟和钟表实在是难以区分。
关于钟表的识别力度：

1608/1608 [==============================] - 44s 27ms/step
[0.22922349847223036, 0.9359452736318408]

深度学习对跑步机的识别最有信心：

1564/1564 [==============================] - 43s 27ms/step
[0.0026093199646667294, 1.0]

可以以此证明学习后的神经网络具备识别前所未见的实力吗？
可以说仅1万张图片就够学习了吗？
能不能给机器更少的教材就让它学到有用的技能呢？
实际上它对于验证码的识别力度还可以，但对于真实世界照片的识别力度就没这么高了。

巨大而有趣的挑战再次浮出水面

如何快速提升自我修养

把image.npz的数据代入到mlearn_for_image.py的人工提供的验证集部分，
在new_test_x[idx] = cv2.resize(test_x[idx], (67, 67))会报错
File "mlearn_for_image.py", line 46, in load_data
new_test_x[idx] = cv2.resize(t, (67, 67))
TypeError: src is not a numpy array, neither a scalar

E:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\saving.py:292: UserWarning: No training configuration found in save file: the model was not compiled. Compile it manually.
warnings.warn('No training configuration found in save file: '

运行mlearn.py的时候，出现这个错误，请问怎么解决，谢谢

你在线接口简直就是王者，我青铜都不算，我用的是12306.image.model.h5 最新的，和model.v2.0h5

求更新

数据集

我在药片目录中发现了这个东西：

同时，也在茶盅中发现了跟它一模一样的图片。

验证有多个标签的时候，是不是不支持啊

测试发现会报错，具体日志为：
error: (-215:Assertion failed) channels == 1 || channels == 3 || channels == 4 in function 'cv::imencode'

line49应修改为: texts,_ = load_data()

I just copied your programme and downloaded your datamodes(12306.image.model.h5,model.v3.0.h5) in accordance to your README guidance, unfortunately,a scrutable problem happened after I added datamodes to the same file where the rest of programme is stored .I will share the message that indicates error from python console.

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\XM8\Desktop\easy12306-master\easy12306-master\main.py", line 60, in <module> main(sys.argv[1]) IndexError: list index out of range

请问captcha.npz怎么生成的，代码中没看到相关脚本？求解答~

http://shell.teachx.cn:12306/ 返回结果很快，你这服务器是啥配置的？
为啥我把main.py改造成了 api，结果至少需要2s才能返回。。

您好，我学习过了一些人工智能的基础知识，现在想做从收集数据，数据预处理，到模型的生成的一系列过程，我发现你的这个项目挺适合我。但我看了代码后并没有模型生成那个过程，我对这部分很好奇，能否提供一下思路，或者数据？谢啦

你好，我想学习学习楼主的实现过程，想要完整地跑一遍代码，现在我知道：
1 我需要先运行pretreatement.py, 得到data.npz数据集；
2 baidu.py通过baidu API识别标签的结果；
3 第三步我应该做什么？我看mlearn.py以及mlearn_for_image.py需要的.npz或者.npy文件，都不清楚如何生成。在google drive上倒是有，但是想知道如何生成的？

还有，下载图片的话，能下载多少，我下载了1800张左右时候，就开始大量有重复的文件了。

请问您本项目的tensorflow版本是多少呀？

Big-brother，can you tell me？please，thanks.
I want to learn

大神,你这个文字部分只能识别第一个词,可以参考下这个验证码文字部分的切割吗?可以切割多个词 https://github.com/libowei1213/12306_captcha/blob/master/image_utils.py

图片文件的命名规则：<类别>.<出现的次数>.(<在当前类别中出现的频率>).<索引>.jpg

索引只是用来防止文件重名的。

我大概估计得用于判断准确性的参数是：

1. 出现次数必须大于15次，毕竟出现次数少，统计出来的值可信度也不够。
2. 频率必须超过0.182，因为有某图片出现的次数足够多，但频率不够高，我猜测其原因可能是哈希算法出错了。

建议弄个使用教程。新手在运行的过程中，会出现很多莫名其妙的环境问题。

result_fn = sys.argv[1]
classify_fn = sys.argv[2]
请问这两个参数是什么呀！

拜读了您的wiki，如果我没有理解错的话texts.npy中包含了百度识别不正确的验证码，也就是说这部分数据没有标注好的标准答案。
您在wiki中提到了，模型在这部分数据中取得了满意的结果。

我在复现您的代码，在这里有个疑问要请教下。您是如何在这部分没有标注答案的数据上评价模型的，是人工查看一些预测结果然后据此估计模型准确性？还是说有类似于训练时accuracy这样的可量化指标？