1. 研究字体特征
首先，了解不同字体的特征对于改变验证码识别所用字体至关重要。研究字体的特征可以包括字母和数字的形状、线条的粗细、字母之间的间距等。在选择新的字体时，需要考虑到这些特征与原始验证码字体的相似度，以确保识别的准确性。
2. 收集字体样本
在改变验证码识别所用字体之前，需要收集一些新字体的样本。可以通过字体网站、字体设计软件或者其他可靠的渠道来获取新的字体样本。收集的样本应该覆盖广泛的字体类型，包括有衬线字体、无衬线字体、手写字体等。
3. 生成新验证码数据集
使用收集到的新字体样本，生成一个新的验证码数据集。这个数据集应该包含各种各样的字母和数字，并且每个字符应该以不同的字体呈现。生成新验证码数据集的方法可以使用一些图像处理工具，比如Python的OpenCV库或者Adobe Photoshop软件。
4. 训练验证码识别模型
使用生成的新验证码数据集来训练一个新的验证码识别模型。可以选择一些常用的机器学习算法，比如支持向量机（SVM）或者卷积神经网络（CNN）。在训练模型时，需要将原始验证码数据集和新生成的验证码数据集进行合并，并进行适当的标记。
5. 测试和评估
在完成模型的训练之后，需要对新验证码识别模型进行测试和评估。可以使用一部分未被训练过的验证码数据，通过模型进行预测，并与实际结果进行比较。评估模型的性能指标可以包括准确率、召回率、精确率等。
6. 调整和优化
根据测试和评估的结果，对模型进行调整和优化。可以尝试调整模型的参数、增加更多的训练数据、修改模型结构等。不断地进行调整和优化，直到达到满意的结果。
7. 应用新模型
最后，将经过调整和优化的新验证码识别模型应用于实际的验证码识别任务中。可以将其集成到现有的系统中，或者作为独立的验证模块使用。
通过以上的步骤，可以改变验证码识别所用字体，并训练一个新的验证码识别模型。但需要注意，改变字体可能会对验证码的可读性产生影响，因此在选择新字体时，需要权衡可识别性和安全性之间的平衡。
