import

首先我们需要在Python中定义并导出一个已经训练好的验证码识别模型。

以下是完整的Python代码

import

__init__(self):super(CaptchaModel,

nn.Conv2d(1,

F.relu(F.max_pool2d(self.conv1(x),

2))x

F.relu(F.max_pool2d(self.conv2(x),

2))x

F.relu(F.max_pool2d(self.conv3(x),

2))x

model.load_state_dict(torch.load(best_model.pth))#

生成一个测试输入

captcha_model.onnx)这段代码定义了一个验证码识别模型并将其导出为ONNX格式以便在Java中使用。

接下来我们使用Java调用导出的ONNX模型进行验证码识别。

以下是完整的Java代码

package

generateRandomText(4);System.out.println(Generated

Captcha

将Bitmap保存为文件仅用于查看生成的图像实际使用中可以省略ImageIO.write(captchaImage,

png,

File(generated_captcha.png));//

inputData

imageToFloatArray(captchaImage);//

创建ONNX

OrtEnvironment.getEnvironment();OrtSession.SessionOptions

opts

env.createSession(captcha_model.onnx,

opts);//

FloatBuffer.wrap(inputData);OnnxTensor

inputTensor

session.run(Collections.singletonMap(input,

inputTensor));//

result.get(0).getValue();ListString

decodedTexts

text);}System.out.println(Inference

completed.);//

释放资源session.close();env.close();}//

static

{text.append(CHAR_SET.charAt(random.nextInt(CHAR_SET.length())));}return

text.toString();}//

BufferedImage.TYPE_INT_RGB);Graphics2D

g2d

设置背景颜色为白色g2d.setColor(Color.WHITE);g2d.fillRect(0,

width,

fontSize));g2d.setColor(Color.BLACK);//

绘制文本FontMetrics

将BufferedImage转换为float数组并进行归一化处理private

static

imageToFloatArray(BufferedImage

image)

getMaxIndex(charProbabilities);decodedText.append(CHAR_SET.charAt(maxIndex));}decodedTexts.add(decodedText.toString());}return

static

}这段Java代码首先生成一个随机的验证码图像然后将其转换为模型输入格式并通过ONNX

Runtime调用导出的模型进行推理最后解码模型的输出以获取识别的验证码文本。

通过上述步骤我们成功地在Python中导出了一个验证码识别模型并在Java中调用该模型进行验证码识别。

这种方法充分利用了Python在深度学习模型训练和导出方面的优势以及Java在实际应用部署和性能方面的优势实现了高效的验证码识别系统。