求可用Python3验证码求解器：适配6位数字验证码（含2000标注训练样本）

结合你手里的2000个标注数据集、试过的工具情况，以及你提到的不局限于单字符分割的需求，我整理了几个实用的方向：

• 先排查现有工具的适配问题
  你之前用的dsaveliev、Chinese Patrick以及Adam Geitgy的工具出错，得先明确是哪环节出问题：是字符分割失败？还是识别准确率上不去？比如Adam的extract_single_letters_from_captchas.py，如果是针对六位数字分割失效，大概率是原工具的轮廓过滤参数（比如面积、宽高比）和你的验证码不匹配。你可以修改代码里cv2.findContours后的轮廓筛选逻辑，比如调整最小/最大轮廓面积，或者增加对轮廓x坐标排序的逻辑（确保六位字符按顺序分割），适配你的验证码布局。

• 用标注数据集做轻量模型训练
  2000个标注样本对于数字验证码这种简单任务完全够用，没必要依赖别人的预训练工具。如果不想做单字符分割，直接试试端到端的CNN方案：

  1. 先对所有验证码做预处理：灰度化、自适应二值化（解决光照不均）、去噪、缩放到统一尺寸（比如60x180像素）；
  2. 用Keras/PyTorch搭建轻量模型：比如3层卷积+池化，然后展平特征，接6个全连接层（每个层对应一位数字，做10分类）；
  3. 损失函数用交叉熵，优化器选Adam，训练个几十轮就能达到不错的准确率。

• 参考同方向的研究思路
  既然GitHub上的letarg0两周前刚做过同类研究，可以看看他的代码或思路（如果公开的话）。比如他可能针对六位数字验证码做了特定的分割优化，或者用了更高效的数据增强方式（比如随机旋转、平移验证码，扩充数据集），这些都能直接借鉴到你的项目里。

• 优化数据预处理环节
  不管用分割还是端到端方案，预处理都是提升准确率的关键：

  • 试试用cv2.adaptiveThreshold代替固定阈值二值化，应对不同验证码的光照差异；
  • 用cv2.medianBlur做去噪，消除验证码里的干扰点；
  • 如果尝试单字符分割，投影法是个简单有效的方式：计算每列的像素总和，找到像素突变的位置作为字符分割边界，避免轮廓提取的误差。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者agmoermann