Python脚本实现验证码识别的完整攻略包含以下步骤：

1. 收集训练数据

验证码识别需要大量的训练数据，因此我们需要先收集足够的样本数据。一般来说，我们可以先手动输入一些验证码，再通过Python脚本对这些验证码进行处理，得到一系列的图片数据。

示例1：手动输入验证码

假设我们要识别一个4位数字的验证码，我们可以手动输入100个不同的验证码，并将其保存为png格式的图片。

示例2：自动生成验证码

如果手动输入100个不同的验证码比较困难，我们也可以考虑使用Python生成一些验证码。比如，我们可以使用第三方库captcha生成验证码：

from captcha.image import ImageCaptcha
import random

#随机生成4位数字验证码
captcha_text = ''.join(random.sample('0123456789', 4))
image = ImageCaptcha().generate(captcha_text)

#保存验证码图片
image.save(captcha_text + '.png')

这样我们就可以得到一系列的验证码图片了。

2. 数据预处理

得到训练数据之后，我们还需要对数据进行预处理，包括图片二值化、去噪、切割等操作。

示例1：二值化

对验证码图片进行二值化，将彩色图片转换为黑白图片。可以使用第三方库Pillow实现：

from PIL import Image

#读取验证码图片
image = Image.open('captcha.png')

#二值化
image = image.convert('1')

#保存处理后的图片
image.save('captcha_bw.png')

示例2：去噪

针对黑白图片中的噪声，可以使用滤波算法对图片进行去噪，这里我们使用中值滤波：

from PIL import ImageFilter

#读取验证码图片
image = Image.open('captcha.png')

#中值滤波去噪
image = image.filter(ImageFilter.MedianFilter())

#保存处理后的图片
image.save('captcha_median.png')

示例3：切割

验证码图片中的每个字符是独立的，我们需要将每个字符切割出来单独处理。可以使用第三方库opencv实现：

import cv2

#读取验证码图片
image = cv2.imread('captcha.png')

#灰度化
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#二值化
_, threshold = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)

#轮廓检测
contours, _ = cv2.findContours(threshold, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

#切割字符
for i, contour in enumerate(contours):
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
    roi = threshold[y:y+h, x:x+w]
    cv2.imwrite(str(i) + '.png', roi)

运行后，会将每个字符切割出来并保存为单独的图片，方便后续处理。

3. 训练模型

预处理后的数据可以用来训练模型了，我们可以使用第三方库keras来搭建一个简单的卷积神经网络模型。

示例：搭建卷积神经网络模型

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

model = Sequential()

model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(28,28,1)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=2))

model.add(Conv2D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=2))

model.add(Flatten())

model.add(Dense(units=128, activation='relu'))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

4. 训练模型

完成模型搭建后，我们可以使用预处理后的数据来训练模型了。

示例：训练模型

import os
import cv2
import numpy as np
from keras.utils import to_categorical

#读取训练数据
X_train, y_train = [], []
for filename in os.listdir('train'):
    img = cv2.imread(os.path.join('train', filename), cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    X_train.append(img)
    y_train.append(int(filename.split('.')[0]))
X_train = np.asarray(X_train)
y_train = to_categorical(y_train, num_classes=10).reshape(-1, 10)

#训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

5. 使用模型识别验证码

训练好模型后，我们可以使用模型来识别新的验证码了。

示例：使用模型识别验证码

import cv2
import numpy as np
from keras.models import load_model

#读取验证码图片
image = cv2.imread('captcha.png')

#灰度化
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#二值化
_, threshold = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)

#轮廓检测
contours, _ = cv2.findContours(threshold, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

#切割字符
chrs = []
for contour in contours:
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
    roi = threshold[y:y+h, x:x+w]
    roi = cv2.resize(roi, (28, 28))
    roi = np.asarray(roi).reshape(1, 28, 28, 1)
    chr = np.argmax(model.predict(roi))
    chrs.append(chr)

#输出识别结果
print(''.join(map(str, chrs)))

以上就是Python脚本实现验证码识别的完整攻略，可以根据实际情况使用不同的示例来实现验证码识别。