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reCAPTCHA पहचान क्या है? शुरुआती लोगों के लिए एक मार्गदर्शिका

reCAPTCHA पहचान क्या है? शुरुआती लोगों के लिए एक मार्गदर्शिका

Logo of CapSolver

Rajinder Singh

Deep Learning Researcher

23-Jan-2025

reCAPTCHA

क्या आपको कभी ऐसा लगा है कि आप अकेले ऐसे इंसान हैं जो reCAPTCHA से जूझ रहे हैं? आइये इसे ठीक करते हैं!

reCAPTCHA क्या है?

हम सभी इस स्थिति में रह चुके हैं - आप किसी वेबसाइट में लॉग इन करने या कोई फ़ॉर्म जमा करने की कोशिश कर रहे हैं, और अचानक आप धुंधली छवियों के ग्रिड में "ट्रैफ़िक लाइट्स को पहचानें" खेल रहे हैं। यह reCAPTCHA है, Google की सुरक्षा प्रणाली जो मनुष्यों को बॉट्स से अलग करने के लिए डिज़ाइन की गई है। लेकिन क्या होता है जब आपको Google के सामने मानव दिखने वाले कार्यों को स्वचालित करने की आवश्यकता होती है?

reCAPTCHA ग्रिड छवि विधि reCAPTCHA v2 ("मैं रोबोट नहीं हूँ" चेकबॉक्स) में उपयोग की जाने वाली एक चुनौती तंत्र है जो उपयोगकर्ताओं से छवियों के ग्रिड के भीतर विशिष्ट वस्तुओं या पैटर्न की पहचान करने के लिए कहकर मानव संपर्क को सत्यापित करती है। यह इस प्रकार काम करता है:

ग्रिड छवि विधि के प्रमुख घटक:

  • चुनौती संकेत:
    उपयोगकर्ताओं को एक पाठ निर्देश प्रस्तुत किया जाता है (जैसे, "ट्रैफ़िक लाइट वाले सभी वर्गों का चयन करें" या "नावों वाली छवियों पर क्लिक करें")।

  • छवि ग्रिड:
    3x3 (या इसी तरह का) खंडित छवियों का एक ग्रिड प्रदर्शित होता है। प्रत्येक टाइल में लक्षित वस्तु का एक भाग, पृष्ठभूमि शोर या असंबंधित सामग्री हो सकती है।

  • उपयोगकर्ता सहभागिता:
    उपयोगकर्ता को उन सभी टाइलों पर क्लिक करना होगा जो संकेत से मेल खाते हैं। बहु-चरणीय चुनौतियों के लिए, प्रारंभिक चयनों के बाद अतिरिक्त ग्रिड दिखाई दे सकते हैं।

  • सत्यापन:
    Google की प्रणाली उपयोगकर्ता के चयनों का विश्लेषण करती है ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि क्या वे अपेक्षित मानव-जैसे पहचान पैटर्न के साथ संरेखित हैं, बॉट्स को मनुष्यों से अलग करते हैं।

reCAPTCHA मान्यता वास्तव में कैसे काम करती है

अपने मूल में, reCAPTCHA मान्यता में दो मुख्य चरण शामिल हैं:

  1. छवि वर्गीकरण: यह पहचानना कि किस प्रकार की वस्तुओं की तलाश करनी है (जैसे, बसें, ट्रैफ़िक लाइट, स्टोर फ्रंट)
  2. पैटर्न पहचान: यह इंगित करना कि किन छवियों में अनुरोधित वस्तुएँ हैं

"साइकिल वाली सभी छवियों का चयन करें" - हर इंटरनेट उपयोगकर्ता के अस्तित्व का अभिशाप

🔧 Capsolver reCAPTCHA छवि पहचान समाधान

इन चुनौतियों से निपटने के लिए Capsolver का एक मुख्य उपकरण:

ReCaptchaV2Classification - reCAPTCHA v2 ग्रिड छवियों के लिए
यह कार्य प्रकार प्रदान की गई छवि ग्रिड और संबंधित पाठ संकेत का विश्लेषण करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे Capsolver चुनौती को सफलतापूर्वक हल करने के लिए विशिष्ट छवियों को सटीक रूप से निर्धारित और वापस कर सकता है।

जादुई सामग्री

इसे काम करने के लिए आपको यह जानने की आवश्यकता है:

पैरामीटर यह क्या करता है
type यह निर्दिष्ट करता है कि आप किस प्रकार की चुनौती को हल कर रहे हैं। केवल V2 क्योंकि यह एकमात्र प्रकार है जिसमें छवियाँ हैं
imageBody वास्तविक छवि डेटा जिसका आपको विश्लेषण करने की आवश्यकता है (बेस64 एन्कोडेड)
question चुनौती प्रश्न (जैसे, "मोटरसाइकिल वाली छवियों को चुनें")

🚀 चरण-दर-चरण कार्यप्रवाह

  1. चुनौती को पकड़ें
  • वेबसाइट द्वारा प्रस्तुत reCAPTCHA छवि (छवियों) को कैप्चर करें और बेस64 एन्कोड छवि में बदलें
  • चुनौती प्रश्न की पहचान करें (जैसे, "मोटरसाइकिल वाली सभी छवियों का चयन करें")
  • इन विवरणों के साथ अपना अनुरोध तैयार करें
  1. अपना अनुरोध तैयार करें

    python Copy
    {
      "type": "ReCaptchaV2Classification",
      "imageBody": "base64_encoded_image_string",
      "question": "कृपया प्रत्येक छवि पर क्लिक करें जिसमें मोटरसाइकिल हो"
    }
  2. उत्तर प्राप्त करें
    Capsolver सही छवियों के निर्देशांक देता है:

    json Copy
    {
      "solution": {
        "coordinates": [[12, 15], [120, 85], ...]
      }
    }
  3. क्लिक को स्वचालित करें
    मानव जैसे क्लिक का अनुकरण करने के लिए इन निर्देशांकों का उपयोग करें

💡 Capsolver विधि पारंपरिक CAPTCHA समाधान को कैसे मात देती है

पुरानी विधियाँ Capsolver का दृष्टिकोण
गति 2-15 सेकंड तुरंत पहचान
सटीकता 60-80% 95%+
मानव सत्यापन हाँ नहीं
लागत दक्षता उच्च निम्न

🛠 कार्यान्वयन युक्तियाँ

  1. छवि तैयारी मायने रखती है
    सुनिश्चित करें कि छवियां स्पष्ट और ठीक से एन्कोडेड (बेस64) हैं

पाइथन उदाहरण

python Copy
import base64
with open("image.jpg", "rb") as image_file:
    encoded_string = base64.b64encode(image_file.read()).decode("utf-8")

NodeJS उदाहरण

nodejs Copy
const fs = require('fs/promises');
const path = require('path');

async function convertImageToBase64() {
  try {
    const filePath = path.join(__dirname, 'image.jpg');
    const imageBuffer = await fs.readFile(filePath); // Non-blocking read
    const base64Image = imageBuffer.toString('base64');
    return base64Image; // Use this where needed
  } catch (error) {
    console.error('Error:', error.message);
    throw error; // Re-throw for handling in calling code
  }
}

// Usage
convertImageToBase64()
  .then(base64 => console.log('Conversion successful!'))
  .catch(err => console.error('Failed:', err.message));

Golang उदाहरण

go Copy
package main

import (
    "encoding/base64"
    "fmt"
    "io/ioutil"
    "os"
)

func main() {
    // Read image file
    filePath := "image.jpg"
    data, err := os.ReadFile(filePath)
    if err != nil {
        fmt.Printf("Error reading file: %v\n", err)
        return
    }

    // Encode to Base64
    encoded := base64.StdEncoding.EncodeToString(data)
    
    // Use the encoded string (e.g., print first 100 characters)
    fmt.Printf("Base64: %s...\n", encoded[:100])
}
  1. प्रश्न मिलान
    सुनिश्चित करें कि आपका question पैरामीटर चुनौती संकेत से बिलकुल मेल खाता है। सटीक परिणामों के लिए यह महत्वपूर्ण है।
    यहाँ समर्थित प्रश्नों की एक सूची दी गई है
json Copy
   {
  "/m/0pg52": "टैक्सियाँ",
  "/m/01bjv": "बस",
  "/m/02yvhj": "स्कूल बस",
  "/m/04_sv": "मोटरसाइकिलें",
  "/m/013xlm": "ट्रैक्टर",
  "/m/01jk_4": "चिमनियाँ",
  "/m/014xcs": "पैदल पारपथ",
  "/m/015qff": "ट्रैफ़िक लाइट्स",
  "/m/0199g": "साइकिलें",
  "/m/015qbp": "पार्किंग मीटर",
  "/m/0k4j": "कारें",
  "/m/015kr": "पुल",
  "/m/019jd": "नावें",
  "/m/0cdl1": "ताड़ के पेड़",
  "/m/09d_r": "पहाड़ या पहाड़ियाँ",
  "/m/01pns0": "फायर हाइड्रेंट",
  "/m/01lynh": "सीढ़ियाँ"
}
  1. क्लिक को यादृच्छिक रूप से करें
    मानव व्यवहार की नकल करने के लिए थोड़ी देरी और स्थिति भिन्नताएँ जोड़ें
python Copy
# मानव जैसे विचरण के साथ क्लिक सिमुलेशन का उदाहरण
import random

def human_click(x, y):
    x_variance = x + random.randint(-2, 2)
    y_variance = y + random.randint(-2, 2)
    slight_delay = random.uniform(0.1, 0.3)
    move_mouse(x_variance, y_variance, slight_delay)

विस्तार

CapSolver ब्राउज़र एक्सटेंशन एक अत्याधुनिक समाधान है जिसे CAPTCHA चुनौतियों को सहज रूप से हल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसमें बेजोड़ गति और सटीकता के साथ reCAPTCHA v2 छवि ग्रिड पहचान शामिल है। उन्नत AI और कंप्यूटर विजन एल्गोरिदम का लाभ उठाते हुए, यह आपके ब्राउज़र में सीधे कैप्चा को हल करने को स्वचालित करता है, जिससे मैन्युअल हस्तक्षेप या कोडिंग विशेषज्ञता की आवश्यकता समाप्त हो जाती है।

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🎯 निष्कर्ष

Capsolver के API से शुरुआत करें और आज ही CAPTCHA निराशा को अलविदा कहें!

अनुपालन अस्वीकरण: इस ब्लॉग पर प्रदान की गई जानकारी केवल सूचनात्मक उद्देश्यों के लिए है। CapSolver सभी लागू कानूनों और विनियमों का पालन करने के लिए प्रतिबद्ध है। CapSolver नेटवर्क का उपयोग अवैध, धोखाधड़ी या दुरुपयोग करने वाली गतिविधियों के लिए करना सख्त वर्जित है और इसकी जांच की जाएगी। हमारे कैप्चा समाधान उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाने के साथ-साथ सार्वजनिक डेटा क्रॉलिंग के दौरान कैप्चा कठिनाइयों को हल करने में 100% अनुपालन सुनिश्चित करते हैं। हम अपनी सेवाओं के जिम्मेदार उपयोग की प्रोत्साहना करते हैं। अधिक जानकारी के लिए, कृपया हमारी सेवा की शर्तें और गोपनीयता नीति पर जाएं।

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