验证码训练数据为图片，标签为图片中的数字如何加载具体代码

加载验证码训练数据和标签的代码可以根据你的体数据集格式进行调整。以下是一个例代码，假设训练数据集是一组图片，每个图片中包含一个数字，训练标签是对应的:

import os
import cv2
import numpy as np

# 定义训练数据和标签的文件夹路径
train_data_folder = 'path_to_train_data_folder'
train_labels_folder = 'path_to_train_labels_folder'

# 加载训练数据
train_data = []
train_labels = []

# 遍历训练数据文件夹，读取每个图片并添加到训练数据列表
for filename in os.listdir(train_data_folder):
    img_path = os.path.join(train_data_folder, filename)
    img = cv2.imread(img_path)
    train_data.append(img)

# 遍历训练标签文件夹，读取每个标签并添加到训练标签列表
for filename in os.listdir(train_labels_folder):
    label_path = os.path.join(train_labels_folder, filename)
    label = cv2.imread(label_path, 0)  # 读取灰度图像
    train_labels.append(label)

# 转换训练数据和标签为NumPy数组
train_data = np.array(train_data)
train_labels = np.array(train_labels)

# 打印训练数据和标签的形状
print('Train data shape:', train_data.shape)
print('Train labels shape:', train_labels.shape)

请根据你的具体数据集文件夹路径和数据格式进行相应的修改，确保训练数据和标签的加载正确。上述代码假设训练数据是彩色图像，训练标签是灰度图像。你可以根据实际情况进行调整。