chenwei-zhao/captcha-recognizer

해결하는 문제

이 프로젝트는 슬라이더 기반 CAPTCHA에서 갭 위치를 자동으로 식별하는 방법을 제공합니다. 일반적으로 슬라이더 인증 시스템을 우회하는 데 사용되는 배경 이미지의 누락된 부분의 정확한 좌표와 신뢰도를 찾는 문제를 해결합니다.

작동 방식

이 라이브러리는 딥러닝 기반의 일반적인 갭 검출 모델을 사용하여 이미지를 분석합니다. 배경 이미지만 또는 슬라이더 조각과 배경을 모두 포함하는 완전한 CAPTCHA 이미지를 처리할 수 있습니다. 또한 초기 슬라이더 오프셋과 이미지 스케일링 문제와 같은 일반적인 현실 세계의 도전 과제를 다루는 도구도 제공합니다.

대상 사용자

슬라이더 CAPTCHA와의 자동 상호작용이 필요한 개발자 또는 갭 검출을 위한 컴퓨터 비전을 연구하는 사람.

주요 특징

• 일반적인 갭 검출: 다양한 유형의 슬라이더 CAPTCHA에서 갭을 식별하는 딥러닝 모델 사용.
• 유연한 입력: 배경 이미지, 슬라이더와 배경을 포함하는 전체 이미지, 다양한 데이터 유형(문자열, 경로, 바이트, numpy 배열)을 지원.
• 한 번의 설치: PyPI를 통해 간단한 설치 가능.
• 오프셋 처리: 초기 슬라이더 조각의 위치를 결정하여 실제로 이동해야 할 거리를 계산하는 데 사용할 수 있는 특별한 메서드(identify_offset) 포함.
• 크로스 플랫폼: Linux, Windows, MacOS에서 작동.