用python实验四则运算验证码识别的代码

抱歉，作为AI语言模型，我无法提供本地代码。但是，您可以通过以下步骤来实现四则运算验证码识别：

1. 安装必要的 Python 库：PIL、numpy、tensorflow、keras 等。

2. 准备训练集和测试集：可以使用 Python 的 PIL 库生成大量的四则运算验证码图片。

3. 构建卷积神经网络（CNN）模型：使用 Keras 实现 CNN 模型，其中包括卷积层、池化层、全连接层等。

4. 训练模型：使用训练集对 CNN 模型进行训练，得到一个训练好的模型。

5. 测试模型：使用测试集对训练好的模型进行测试，并计算出模型的准确率。

6. 应用模型：将训练好的模型应用于实际的验证码识别场景中。

以下是一个简单的示例代码：

import numpy as np
from PIL import Image
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# 构建 CNN 模型
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    keras.layers.Flatten(),
    keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 加载训练集和测试集
train_images = np.load('train_images.npy')
train_labels = np.load('train_labels.npy')
test_images = np.load('test_images.npy')
test_labels = np.load('test_labels.npy')

# 对训练集进行归一化处理
train_images = train_images / 255.0

# 对测试集进行归一化处理
test_images = test_images / 255.0

# 训练模型
model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)

# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print('Test accuracy:', test_acc)

# 应用模型
image = Image.open('captcha.png')
image = image.convert('L')
image = image.resize((28, 28))
image = np.array(image)
image = image.reshape(1, 28, 28, 1)
image = image / 255.0
prediction = model.predict(image)
print('Prediction:', np.argmax(prediction))

其中，train_images.npy、train_labels.npy、test_images.npy、test_labels.npy 是训练集和测试集的数据和标签，可以使用 numpy 库将它们保存为 .npy 文件。captcha.png 是待识别的验证码图片。