Adrian没有访问生成验证码图片的应用的源代码的权限。为了破解这个系统，他不得不下载成百上千个示例图像并手动解答它们，用以训练他的深度学习系统。
但是如果我们想打破一个开放源代码的验证码系统，将会怎么样？
我去http://wordpress.org插件注册表搜索“验证码”。最靠前的结果是一个叫“真正简单的验证码”的插件，有超过100万个活跃安装：
好的，所以验证码图像似乎是四个字母。让我们在PHP源代码中验证这一点：
是的，它会产生一个四字母的验证码，并采用随机组合的四种不同的字体。我们可以看到，它从不在代码中使用“O”或“I”，以避免用户混淆。这给了我们总共32个可能需要识别的字母和数字。没问题！
TensorFlow
TensorFlow是谷歌的机器学习库。我们会在Keras中写代码，但Keras并没有真正实现神经网络的逻辑本身，它其实是在后台调用谷歌的TensorFlow进行计算。
好，现在让我们回到挑战！
创造我们的数据集
训练任何机器学习系统，我们都需要训练数据集。破解一个验证码系统，我们则需要训练数据看起来像这样：
由于我们有这个WordPress的验证码插件的源代码，我们可以对它做一些更改，让它保存出10000张验证码图像以及每个图像的正确答案。
花了几分钟时间，在适当地修改源代码并添加一个简单的for后，我得到了一个包含训练数据的文件夹 —— 10000个PNG文件，每个文件都以正确答案作为文件名：
这是唯一我不会给你示例代码的部分。我们这样做是为了教育，我不想让你真的去黑WordPress网站。不过，我会给你我最后生成的这10000张图像，以便你可以重复我的结果。
到目前为止时间过去：5分钟。
简化问题
现在我们有了训练数据，我们可以直接用它来训练神经网络：
有足够的训练数据，这种粗暴的方法甚至也行得通 - 但我们可以使问题更容易解决。问题越简单，训练数据越少，计算资源消耗就越少。毕竟我们只有15分钟！
幸运的是，验证码图像总是由四个字母组成。如果我们能用某种方式把图像分割开来，这样每一个字母都是一个独立的图像，那么我们只需要训练神经网络一次识别一个字母：
我没有时间浏览10000个训练图像，并在Photoshop中手动将它们分割成单独的图像。这将需要几天，而我只剩下10分钟了。
而且我们不能将图像分成四个相同大小的块，因为验证码会将这些字母随机放置在不同的水平位置：
每个图像中的字母随机放置，使分割图像更难一些。
幸运的是，我们仍然可以自动执行此操作。在图像处理中，我们经常需要检测具有相同颜色的像素团。这些连续像素团周围的边界被称为轮廓。OpenCV有一个内置的findContours()函数，可以用来检测这些连续的区域。
那么我们将从一个原始的验证码图像开始：
然后，我们将图像转换为纯黑白（这称为阈值设定），这样就很容易找到连续的区域：
接下来，我们将使用OpenCV的findContours()函数来检测图像中各个包含相同颜色像素的连续团：
那么只需将每个区域保存为一个单独的图像文件即可。而且由于我们知道每个图像应该包含从左到右的四个字母，所以我们可以使用这些知识来标记字母。只要我们按顺序保存它们，我们能够用适当的字母名称保存每个字母图像。
但是等等 —— 我看到一个问题！ 有时候验证码有这样的重叠字母：
这意味着我们最终将提取将两个字母拼凑在一起的区域：
如果我们不处理这个问题，我们最终会创建糟糕的训练数据。我们需要解决这个问题，以免我们不小心让机器把这两个相连的字母识别为一个字母。
我们将把任何宽度比高度还长的区域对半分开，并把它当作两个字母。这是很粗暴，但这么处理对识别这些验证码依然行得通。
现在我们有了一种提取单个字母的方法，让我们在所有的CAPTCHA图像上运行它。目标是收集每个字母的不同变化。我们可以将每个字母保存在自己的文件夹中。
下面是我提取所有字母后，我的“W”文件夹的样子：
从我们的10000个验证码图像中提取的一些“W”字母。我一共得到了1147个不同的“W”图像。到目前为止时间过去：10分钟。
