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Como resolver imagens CAPTCHA rapidamente | Best Image(OCR) Captcha Solver

Como resolver imagens CAPTCHA rapidamente | Best Image(OCR) Captcha Solver

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Aloísio Vítor

Image Processing Expert

26-Jun-2024

Você já passou por aquela situação onde fica preso em um desafio de CAPTCHA aparentemente interminável, lutando para reconhecer palavras ou números distorcidos? Esses CAPTCHAs irritantes estão lá para garantir que você é humano e não um robô, mas eles também causam dor de cabeça aos usuários reais. Então, existe uma solução rápida para essas imagens de CAPTCHA? Este artigo revelará as melhores soluções de CAPTCHA de imagem (OCR) que facilitarão a resolução desses desafios!

O que é CAPTCHA?

CAPTCHA é uma técnica de validação usada para distinguir entre usuários humanos e programas automatizados. Tipos comuns de CAPTCHA incluem texto distorcido, reconhecimento de imagens, problemas matemáticos e verificação por deslize. O princípio central é que certas tarefas são simples para usuários humanos, mas difíceis para programas de computador.

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Por que você precisa resolver as imagens de CAPTCHA rapidamente?

A resposta é simples: resolver rapidamente não apenas melhora a experiência do usuário, pois você não precisa perder tempo identificando números ou imagens complicadas, o que melhora muito a experiência, mas também economiza tempo, já que resolver CAPTCHA rapidamente pode ser um grande poupador de tempo para usuários ou tarefas que requerem entradas frequentes de CAPTCHA. Além disso, a eficiência também pode ser melhorada, especialmente para tarefas automatizadas (como web crawlers, captura de dados, etc.), a capacidade de resolver rapidamente o CAPTCHA pode melhorar significativamente a eficiência do trabalho.

A melhor maneira de resolver imagens de CAPTCHA

  1. Entrada Manual: Este é o método mais tradicional, onde o usuário reconhece e insere manualmente o texto ou números mostrados na imagem do CAPTCHA. Embora simples, este método é ineficiente e propenso a erros, especialmente quando se depara com CAPTCHAs complexos.

  2. Ferramentas Automatizadas: Ferramentas automatizadas desempenham um papel crucial na solução de imagens de CAPTCHA, aproveitando algoritmos avançados e técnicas de aprendizado de máquina. Essas ferramentas podem reconhecer rapidamente e com precisão o conteúdo do CAPTCHA, melhorando significativamente a eficiência e reduzindo o potencial de erro humano.

Por exemplo, CapSolver utiliza modelos de IA avançados otimizados para reconhecer vários tipos de CAPTCHAs. Esses modelos são altamente eficientes e suportam múltiplos métodos de reconhecimento, incluindo reconhecimento de conteúdo de imagem, correspondência de similaridade e inferência de respostas com base em perguntas fornecidas. O processo é direto e pode ser integrado a qualquer ferramenta ou linguagem de programação para iniciar rapidamente solicitações de verificação. Por exemplo, o CapSolver pode lidar facilmente com CAPTCHAs alfanuméricos de comprimento variável.

# -*- coding: utf-8 -*-
import requests


api_key = "YOUR_API_KEY"
task_type = "ImageToTextTask"
module_type = "queueit" # modelo de imagem OCR única,

def ocr(b64img):
    print("chamando capsolver...")
    data = {
       "clientKey": api_key,
       "task": {
            "type": task_type,
            "module": module_type,  
            "body": b64img
       }
    }
    uri = 'https://api.capsolver.com/createTask'
    res = requests.post(uri, json=data)
    resp = res.json()
    status = resp.get('status', '')
    if status == "ready":
        solution = resp.get('solution')
        print("solução obtida com sucesso:", solution)
        return solution
    else:
        print("falha ao obter resultado:", res.text)
        return

def main():
    b64img = 'iVBORw0KGgoAAAANSU******************'
    result = ocr(b64img)


if __name__ == '__main__':
    main()

Para outros tipos de CAPTCHA, você só precisa substituir os dados da solicitação. Aqui está um exemplo dos dados da solicitação para reconhecimento FuCaptcha:

{
  "clientKey": "YOUR_API_KEY",
  "task": {
    "type": "FunCaptchaClassification",
    "question": "maze",
    "websiteURL": "https://xxxx.com",
    "images": [
      "base64 encoding image 1",
      "base64 encoding image 2",
      "base64 encoding image 3"
    ]
  }
}

CapSolver também suporta FunCaptcha, ReCaptcha e AwsWaf apenas substituindo os dados correspondentes. Informações detalhadas podem ser encontradas no site oficial. Além disso, CapSolver oferece SDKs para Python e Go para facilitar a integração:

SDK em Python:

import capsolver

capsolver.api_key = "YOUR_API_KEY"
solution = capsolver.solve({
    "type": "ImageToTextTask",
    "module": "queueit",
    "body": "/9j/4AAQSkZJRgABA......"
})
print(solution)

SDK em Go:

package main

import (
    "fmt"
    capsolver_go "github.com/capsolver/capsolver-go"
    "log"
)

func main() {
    // primeiro você precisa instalar o SDK
    //go get github.com/capsolver/capsolver-go
    //export CAPSOLVER_API_KEY='...' ou
    //capSolver := CapSolver{ApiKey:"..."}

    capSolver := capsolver_go.CapSolver{}
    solution, err := capSolver.Solve(map[string]any{
        "type":   "ImageToTextTask",
        "module": "queueit",
        "body":   "/9j/4AAQSkZJRgABA......",
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
        return
    }
    fmt.Println(solution)
}

Conclusão

Resolver imagens de CAPTCHA não precisa mais ser uma tarefa complicada e frustrante. Com as ferramentas e técnicas certas, você pode resolver esses desafios facilmente, poupando tempo e esforço. Seja você um desenvolvedor buscando integrar uma solução sólida de CAPTCHA em sua aplicação ou apenas um usuário cansado de validações intermináveis de CAPTCHA, uma ferramenta de automação como CapSolver pode ser uma ótima adição ao seu arsenal. Diga adeus às dores de cabeça do CAPTCHA aceitando os benefícios da automação. A partir de agora, sempre que você encontrar desafios de CAPTCHA, será capaz de resolvê-los com facilidade e eficiência. Desejamos boa sorte na resolução deles!


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