用 Go 和 TensorFlow 实现图像验证码识别系统

验证码识别是一项实用的图像识别任务。虽然深度学习主流工具大多基于 Python，但在生产环境中，Go 语言以其高性能和简洁性，常用于构建后端服务。本文将演示如何使用 Go 加载 TensorFlow 模型并实现验证码图片识别。

1. 准备模型(Python 部分)

由于 Go 本身不擅长训练模型，我们可以用 Python 和 TensorFlow/Keras 训练一个 CNN 模型，并保存为 .pb 格式。

Python 示例代码(训练后保存模型)：

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# train_and_export.py
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
import tensorflow as tf

model = Sequential([
    Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(60,160,1)),
    MaxPooling2D(2,2),
    Conv2D(64, (3,3), activation='relu'),
    MaxPooling2D(2,2),
    Flatten(),
    Dense(128, activation='relu'),
    Dense(4 * 36, activation='softmax')  # 4位验证码，每位36类(0-9A-Z)
])
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