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解決的問題

本專案提供了一種自動識別滑塊式 CAPTCHA 中缺口位置的方法。它解決了在背景影像中找到缺失部分的精確座標與置信度的問題，這通常用於繞過滑塊驗證系統。

工作原理

該套件使用基於深度學習的通用缺口檢測模型來分析影像。它可以處理僅包含背景影像，或同時包含滑塊塊與背景的完整 CAPTCHA 影像。它還提供了處理常見現實世界挑戰的工具，例如初始滑塊偏移與影像縮放問題。

適用對象

需要自動化操作滑塊 CAPTCHA 的開發者，或研究缺口檢測電腦視覺的人員。

特色亮點

• 通用缺口檢測：使用深度學習模型識別不同類型的滑塊 CAPTCHA 中的缺口。
• 靈活輸入：支援背景影像、包含滑塊與背景的完整影像，以及各種資料類型（字串、路徑、位元組和 numpy 數組）。
• 一次安裝：可透過 PyPI 輕鬆安裝。
• 偏移處理：包含特定方法（identify_offset）以確定滑塊塊的初始位置，從而計算出實際需要移動的距離。
• 跨平台：可在 Linux、Windows 和 MacOS 上運行。