本发明公开了一种结合图像预处理与卷积神经网络的验证码识别方法,具体包括以下步骤:步骤1:构建验证码数据集;步骤2:图像预处理;步骤3:卷积神经网络模型设计;步骤4:模型训练与测试。本发明是将图像预处理与卷积神经网络相结合的混合验证码识别改进方法,首先使用python程序自动生成验证码数据集,再将验证码图像进行灰度化、二值化、去噪、分割等图像预处理,通过Tensorf l ow深度学习框架建立卷积神经网络模型,最后将分割得到的单个字符送入模型训练识别。图像处理技术和卷积神经网络结合的方法比单一使用卷积神经网络有效提高了混合验证码的识别准确率。