chenwei-zhao/captcha-recognizer

解决的问题

该项目提供了一种自动识别滑块式 CAPTCHA 中缺口位置的方法。它解决了在背景图像中找到缺失部分的精确坐标和置信度的问题，这通常用于绕过滑块验证系统。

工作原理

该库使用基于深度学习的通用缺口检测模型来分析图像。它可以处理仅包含背景图像，或同时包含滑块块和背景的完整 CAPTCHA 图像。它还提供了处理常见现实世界挑战的工具，例如初始滑块偏移和图像缩放问题。

适用人群

需要自动化操作滑块 CAPTCHA 的开发者，或研究缺口检测计算机视觉的人员。

特色亮点

• 通用缺口检测：使用深度学习模型识别不同类型的滑块 CAPTCHA 中的缺口。
• 灵活输入：支持背景图像、包含滑块和背景的完整图像，以及各种数据类型（字符串、路径、字节和 numpy 数组）。
• 一次安装：可通过 PyPI 轻松安装。
• 偏移处理：包含特定方法（identify_offset）以确定滑块块的初始位置，从而计算出实际需要移动的距离。
• 跨平台：可在 Linux、Windows 和 MacOS 上运行。