帮我写一个图像验证码自动学习识别的python脚本

这个任务需要用到机器学习和图像处理的知识，需要用到一些 Python 库来实现，比如 TensorFlow，Keras，OpenCV 等。下面是一个基本的示例代码：

import numpy as np
import cv2
from keras.models import Sequential
from keras.layers.convolutional import Conv2D, MaxPooling2D
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten
from keras.optimizers import Adam

# 加载训练数据和标签
training_data = np.load('training_data.npy')
training_labels = np.load('training_labels.npy')

# 将训练数据和标签进行归一化处理
training_data = training_data.astype('float32') / 255
training_labels = training_labels.astype('float32')

# 创建卷积神经网络模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(50, 50, 1)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=Adam(lr=0.001), metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(training_data, training_labels, epochs=10, batch_size=32)

# 加载验证码图片进行预测
captcha_image = cv2.imread('captcha.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
captcha_image = cv2.resize(captcha_image, (50, 50))
captcha_image = captcha_image.astype('float32') / 255
captcha_image = captcha_image.reshape((1, 50, 50, 1))

# 预测验证码
prediction = model.predict(captcha_image)

# 输出预测结果
print(prediction)

这个示例代码需要两个文件：`training_data.npy` 和 `training_labels.npy`，用于训练模型。你需要自己收集图片数据和标签，并将其转换为 numpy 数组格式保存。同时，你也需要自己手动标注验证码图片的标签。

这个示例代码只是一个基本的框架，还需要根据实际情况进行修改和优化。