由於多張影象和標籤值不在一起，現在此方法是把captcha_dir = "../data/GenPics/"此路徑下的圖片與此路徑下的.csv檔案合併起來，通過writer = tf.python_io.TFRecordWriter(path="./data/captcha.tfrecords")將資料以tfrecords格式寫入到本地中，為了以後進行驗證碼圖片訓練做好準備。
具體操作步驟如下：

# -*- coding=utf-8 -*-
import tensorflow as tf
import os

os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"] = '2'  # 只顯示 warning 和 Error   

FLAGS = tf.app.flags.FLAGS
tf.app.flags.DEFINE_string("tfrecords_dir", "./data/captcha.tfrecords", "驗證碼tfrecords檔案")
tf.app.flags.DEFINE_string("captcha_dir", "../data/Genpics/", "驗證碼圖片路徑")
tf.app.flags.DEFINE_string("letter", "ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ", "驗證碼字元的種類")


def get_captcha_image(captcha_dir):
    """
    獲取驗證碼圖片資料
    :param captcha_dir: 驗證碼圖片路徑
    :return: image
    """
    # 構造檔名
    filename = []

    for i in range(6000):
        string = str(i) + ".jpg"
        filename.append(string)

    # 構造路徑+檔案
    # file_list = [os.path.join(FLAGS.captcha_dir, file) for file in filename]
    file_list = [os.path.join(captcha_dir, file) for file in filename]

    # 構造檔案佇列
    file_queue = tf.train.string_input_producer(file_list, shuffle=False)

    # 構造閱讀器
    reader = tf.WholeFileReader()

    # 讀取圖片資料內容
    key, value = reader.read(file_queue)

    # 解碼圖片資料
    image = tf.image.decode_jpeg(value)
    image.set_shape([20, 80, 3])

    # 批量處理資料 [6000, 20, 80,3]
    image_batch = tf.train.batch([image], batch_size=6000, num_threads=1, capacity=6000)

    return image_batch


def get_captcha_label(captcha_dir):
    """
    讀取驗證碼圖片標籤資料
    :param captcha_dir: 驗證碼標籤路徑
    :return: label
    """
    # 構造標籤資料檔案路徑
    captcha_dir = captcha_dir + "labels.csv"

    # 構造檔案佇列
    file_queue = tf.train.string_input_producer([captcha_dir], shuffle=False)

    # 構造閱讀器
    reader = tf.TextLineReader()

    # 讀取excel的label資料內容
    key, value = reader.read(file_queue)

    # 解碼csv資料
    # records：指定矩陣格式以及資料型別
    # [1]中的1 用於指定資料型別，比如矩陣中如果有小數，則為float,[1]應該變為[1.0]。
    records = [[1], ["None"]]
    number, label = tf.decode_csv(value, record_defaults=records)

    # 批處理資料
    label_batch = tf.train.batch([label], batch_size=6000, num_threads=1, capacity=6000)

    return label_batch


def dealwuthlabel(label_str):
    """

    :param label_str:
    :return:
    """
    # 驗證碼字串的種類
    letter = "ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ"

    # 構建字元索引 {0:'A', 1:'B', ...}
    num_letter = dict(enumerate(list(letter)))

    # 鍵值對反轉{'A':0, 'B':1, ...}
    letter_num = dict(zip(num_letter.values(), num_letter.keys()))

    print(letter_num)

    # 構建標籤到列表
    array = []

    # 給標籤資料進行處理 [[b'NZPP'], ...]
    for string in label_str:
        letter_list = []  # [1, 2, 3, 4]

        # 修改編碼，b'NZPP'到字串，並且迴圈找到每張驗證碼的字元對應的數字標記
        for letter in string.decode("utf-8"):
            letter_list.append(letter_num[letter])

        array.append(letter_list)

    # [[13, 25, 15, 15], [22, 10, 7, 10], [22, 15, 18, 9], ...]
    # print(array)

    # 將array轉換成Tensor型別
    label = tf.constant(array)

    return label


def write_to_tfrecords(image_batch, label_batch):
    """
    將圖片內容和標籤寫入到tfrecords檔案當中
    :param image_batch: 特徵值
    :param label_batch: 標籤值
    :return: None
    """
    # 轉換型別
    label_batch = tf.cast(label_batch, tf.uint8)

    print(label_batch)

    # 建立TFRecords 儲存器
    # writer = tf.python_io.TFRecordWriter(path=FLAGS.tfrecords_dir)
    writer = tf.python_io.TFRecordWriter(path="./data/captcha.tfrecords")

    # 迴圈將每一個圖片資料構造example協議快，序列化後寫入
    for i in range(label_batch.shape[0]):
        # 取出第i個圖片資料，轉換為相應型別，圖片的特徵值要轉換為字串形式
        image_string = image_batch[i].eval().tostring()

        # 標籤值，轉換成整型
        label_string = label_batch[i].eval().tostring()

        # 構造協議塊
        example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={
            "image": tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[image_string])),
            "label": tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[label_string])),
        }))

        writer.write(example.SerializeToString())

    # 關閉檔案
    writer.close()

    return None


if __name__ == '__main__':
    # 資料路徑
    captcha_dir = "../data/GenPics/"

    # 獲取驗證碼檔案當中的圖片
    image_batch = get_captcha_image(captcha_dir)

    # 獲取驗證碼檔案當中的標籤資料
    label = get_captcha_label(captcha_dir)

    print(image_batch, label)

    with tf.Session() as sess:
        coord = tf.train.Coordinator()
        threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess, coord=coord)

        # [b'NZPP' b'WKHK' b'WPSJ' ... b'FVQJ' b'BQYA' b'BCHR']
        label_str = sess.run(label)
        print(label_str)

        # 處理字串標籤 轉變為數字張量
        label_batch = dealwuthlabel(label_str)

        # 將圖片資料和內容寫入到tfrecords檔案中
        write_to_tfrecords(image_batch, label_batch)

        coord.request_stop()
        coord.join(threads)