下面是实现过程的详细攻略：

Python简单验证码识别的实现过程

验证码识别是一个有趣的领域，同时也是计算机视觉领域的一个重要应用。在这篇文章中，我们将使用Python编程语言来实现一个简单的验证码识别程序，以识别数字验证码。本文根据以下几个步骤进行：

步骤1 - 收集和预处理验证码图像

为了识别验证码，我们需要先收集并处理验证码图像数据。可以从互联网上找到一些免费的数字验证码下载网站，例如：http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap1.html 。在这个网站中，你可以找到简单的数字验证码图片。此外，Python中有很多图像处理库可以用于预处理验证码图像，例如：Pillow和OpenCV库。

以下是示例代码实现：

from PIL import Image

img = Image.open('captcha.png')
img = img.convert('L')    # 转为灰度图像
img = img.point(lambda x: 0 if x < 200 else 255)   # 二值化

步骤2 - 分割验证码图像

接下来，我们需要将验证码图像分割成单个数字图像。按照上面的示例网站提供的验证码图片，由于每个验证码中只包含一个数字，因此我们可以将图像水平分为4个部分，每个部分对应一个数字。

以下是示例代码实现：

import numpy as np

img_array = np.array(img)
width, height = img_array.shape

split_lines = [3, 10, 17]    # 水平分割线的位置

for i in range(len(split_lines) + 1):
    if i == 0:
        digit_img = img.crop((0, 0, split_lines[i], height))
    elif i == len(split_lines):
        digit_img = img.crop((split_lines[i - 1], 0, width, height))
    else:
        digit_img = img.crop((split_lines[i - 1], 0, split_lines[i], height))
    digit_img.save('digit{}.png'.format(i))

步骤3 - 提取特征并训练模型

接下来，我们需要提取每个数字图像的特征，以便训练一个分类模型来判断图像中的数字是什么。在本例中，我们将提取每个数字图像的像素值作为特征。

以下是示例代码实现：

import joblib

def get_feature(img_path):
    digit_img = Image.open(img_path)
    digit_arr = np.array(digit_img)
    feature = digit_arr.ravel()   # 将二维数组转为一维数组
    return feature

X_train = []
y_train = [1, 0, 2, 3]    # 验证码中各数字的真实值

for i in range(4):
    feature = get_feature('digit{}.png'.format(i))
    X_train.append(feature)

from sklearn.svm import SVC

clf = SVC()
clf.fit(X_train, y_train)

joblib.dump(clf, 'clf.pkl')    # 将分类模型保存到文件中

步骤4 - 测试模型

最后，我们可以用测试集测试我们训练出来的模型。为了测试，我们需要收集新的验证码图像。以下的示例是使用Python爬虫从“腾讯微博”上爬取的验证码图像。

以下是示例代码实现：

import requests

def download_captcha(url, index):
    resp = requests.get(url, stream=True)
    with open("test{}.png".format(index), 'wb') as f:
        for chunk in resp.iter_content(1024):
            f.write(chunk)

urls = [
    "http://captcha.qq.com/cgi-bin/showimg?uin=3108817214&aid=50000401&r=0.605197",
    "http://captcha.qq.com/cgi-bin/showimg?uin=3108817214&aid=50000401&r=0.118452",
    "http://captcha.qq.com/cgi-bin/showimg?uin=3108817214&aid=50000401&r=0.468189",
    "http://captcha.qq.com/cgi-bin/showimg?uin=3108817214&aid=50000401&r=0.257341",
]

for i, url in enumerate(urls):
    download_captcha(url, i)

X_test = []
for i in range(4):
    feature = get_feature('test{}.png'.format(i))
    X_test.append(feature)

y_true = [9, 4, 0, 4]    # 验证码中各数字的真实值

clf = joblib.load('clf.pkl')

y_pred = clf.predict(X_test)

print("真实值：", y_true)
print("预测值：", y_pred)

以上就是使用Python实现简单验证码识别的完整攻略了。