Cómo resolver un captcha de imagen con Python

Introducción

Los CAPTCHAs de imagen a texto son uno de los tipos más comunes de verificación de bots en Internet. Presentan una imagen que contiene caracteres distorsionados, deformados o ocultos y requieren que el usuario identifique correctamente el texto para demostrar que es humano. Para los desarrolladores que trabajan en raspado de web o automatización, estos CAPTCHAs son un obstáculo común.

Afortunadamente, con servicios de reconocimiento impulsados por inteligencia artificial, este proceso se puede automatizar fácilmente. Esta guía te mostrará cómo usar Python y el servicio CapSolver para resolver CAPTCHAs de imagen rápidamente y con precisión.

⚙️ Requisitos previos

Antes de comenzar, asegúrate de tener lo siguiente:

• Python instalado: Asegúrate de que Python esté configurado en tu sistema.
• Clave de API de CapSolver: Necesitarás una cuenta de CapSolver para obtener tu clave de API desde el panel de control.

🤖 Paso 1: Instalar las bibliotecas de Python necesarias

Primero, debes instalar la biblioteca oficial de CapSolver para Python. Este paquete simplifica la interacción con la API de CapSolver. Abre tu terminal y ejecuta el siguiente comando:

pip install capsolver

👨‍💻 Paso 2: Escribir código de Python para resolver el CAPTCHA de imagen

El siguiente script de Python demuestra cómo resolver un CAPTCHA de imagen usando CapSolver. El núcleo de este código es la ImageToTextTask, que utiliza el poderoso Motor de Visión de CapSolver para reconocer el texto dentro de una imagen.

Código de Python actualizado

Este código es más modular y incluye funciones para manejar archivos de imagen locales y URLs de imagen, lo que lo hace más versátil para diferentes casos de uso.

import capsolver
import base64
import requests
from io import BytesIO

# -------------------POR FAVOR MODIFICA ESTOS VALORES-------------------
# Tu clave de API desde el Panel de Control de CapSolver
CAPSOLVER_API_KEY = "Tu_API_KEY"
# ----------------------------------------------------------------

def setup_capsolver():
    """Establece la clave de API de CapSolver."""
    capsolver.api_key = CAPSOLVER_API_KEY

def get_base64_from_image(source, is_url=False):
    """
    Convierte una imagen o una URL en una cadena codificada en Base64.
    :param source: La ruta (para un archivo local) o la URL de la imagen.
    :param is_url: Verdadero si la fuente es una URL.
    :return: Una cadena codificada en Base64, o None en caso de error.
    """
    try:
        if is_url:
            response = requests.get(source)
            response.raise_for_status()  # Lanza una excepción para códigos de estado incorrectos
            image_bytes = BytesIO(response.content)
        else:
            with open(source, 'rb') as image_file:
                image_bytes = BytesIO(image_file.read())
        
        base64_string = base64.b64encode(image_bytes.read()).decode('utf-8')
        return base64_string
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"No se pudo obtener la imagen desde la URL: {e}")
        return None
    except FileNotFoundError:
        print(f"Error: El archivo no se encontró en {source}")
        return None
    except Exception as e:
        print(f"Ocurrió un error al convertir la imagen a Base64: {e}")
        return None

def solve_image_captcha(base64_image, module_name="common"):
    """
    Resuelve un CAPTCHA de imagen usando CapSolver.
    :param base64_image: La cadena codificada en Base64 de la imagen.
    :param module_name: El módulo de reconocimiento, 'common' para uso general.
    :return: El objeto de solución, o None en caso de error.
    """
    print("Enviando la tarea de CAPTCHA de imagen a CapSolver...")
    try:
        solution = capsolver.solve({
            "type": "ImageToTextTask",
            "module": module_name,
            "body": base64_image
        })
        return solution
    except Exception as e:
        print(f"Ocurrió un error al resolver el CAPTCHA: {e}")
        return None

def main():
    """Función principal para ejecutar el proceso."""
    setup_capsolver()

    # --- Ejemplo 1: Usando un archivo de imagen local ---
    print("--- Ejemplo 1: Usando un archivo de imagen local ---")
    local_image_path = "ruta/a/tu/captcha.jpg"  # Reemplaza con la ruta de tu imagen
    base64_from_file = get_base64_from_image(local_image_path)
    
    if base64_from_file:
        solution = solve_image_captcha(base64_from_file)
        if solution:
            print("Texto de la solución:", solution.get("text"))

    print("\n" + "="*30 + "\n")

    # --- Ejemplo 2: Usando una URL de imagen ---
    print("--- Ejemplo 2: Usando una URL de imagen ---")
    image_url = "https://i.postimg.cc/B6hK2V19/captcha-example.png" # Ejemplo de URL de imagen
    base64_from_url = get_base64_from_image(image_url, is_url=True)

    if base64_from_url:
        solution = solve_image_captcha(base64_from_url)
        if solution:
            print("Texto de la solución:", solution.get("text"))


if __name__ == "__main__":
    main()

⚠️ Variables importantes que deben modificarse

Antes de ejecutar el código, asegúrate de modificar lo siguiente:

• CAPSOLVER_API_KEY: Encuentra tu clave de API en el Panel de Control de CapSolver y reemplaza el marcador de posición.
• local_image_path (en la función main): Si quieres probar una imagen local, reemplázala con la ruta real a tu imagen de CAPTCHA.

Conclusión

Al integrar CapSolver en tus scripts de Python, puedes automatizar por completo el proceso de reconocimiento de CAPTCHAs de imagen. Este método no solo es eficiente y preciso, sino que también te libera del trabajo repetitivo de resolver estos desafíos manualmente. Es un impulso importante de eficiencia para cualquier proyecto que involucre recolección de grandes cantidades de datos o pruebas automatizadas. Si estás interesado en abordar tipos de CAPTCHA más complejos, puedes aprender cómo resolver reCAPTCHA v2 con Playwright, lo que demuestra cómo manejar desafíos dinámicos en un contexto de automatización de navegadores.

Preguntas frecuentes (FAQ)

P1: ¿Qué tan precisa es la reconocimiento de CapSolver?
R1: CapSolver utiliza modelos de IA avanzados y alcanza una alta tasa de precisión para la mayoría de los CAPTCHAs estándar. La precisión puede variar según la complejidad del CAPTCHA (por ejemplo, nivel de distorsión, ruido de fondo).

P2: ¿Para qué sirve el parámetro module?
R2: El parámetro module te permite especificar un motor de reconocimiento particular para optimizar el rendimiento para un tipo específico de CAPTCHA. common es el módulo de uso general adecuado para la mayoría de los casos. Para módulos más especializados, consulta la documentación oficial de ImageToTextTask.

P3: ¿Puedo usar este método directamente en mi raspador web?
R3: Absolutamente. Una vez que tengas el texto reconocido, puedes usarlo para completar el formulario de CAPTCHA y continuar con tu flujo de trabajo de raspado o automatización. Este método se puede integrar sin problemas en cualquier proyecto de Python.

P4: ¿CapSolver admite lenguajes de programación distintos de Python?
R4: Sí. CapSolver proporciona bibliotecas y puntos finales de API para varios lenguajes de programación, incluyendo Node.js, Go y otros, lo que facilita su integración en casi cualquier pila tecnológica.