CAPSOLVER
Blog
Nhận dạng reCAPTCHA là gì? Hướng dẫn cho người mới bắt đầu

Nhận dạng reCAPTCHA là gì? Hướng dẫn cho người mới bắt đầu

Logo of CapSolver

Ethan Collins

Pattern Recognition Specialist

23-Jan-2025

reCAPTCHA

Bạn đã bao giờ cảm thấy như mình là người duy nhất đang vật lộn với reCAPTCHA? Hãy cùng khắc phục điều đó!

reCAPTCHA là gì?

Tất cả chúng ta đều đã từng ở đó - bạn đang cố gắng đăng nhập vào một trang web hoặc gửi biểu mẫu, và đột nhiên bạn đang chơi trò "tìm đèn giao thông" trong một lưới hình ảnh mờ. Đây là reCAPTCHA, hệ thống bảo mật của Google được thiết kế để phân biệt con người với bot. Nhưng điều gì xảy ra khi bạn cần tự động hóa các tác vụ trong khi trông giống con người đối với Google?

Phương pháp hình ảnh lưới reCAPTCHA là một cơ chế thách thức được sử dụng trong reCAPTCHA v2 (ô chọn "Tôi không phải là robot") để xác minh sự tương tác của con người bằng cách yêu cầu người dùng xác định các đối tượng hoặc mẫu cụ thể trong một lưới hình ảnh. Dưới đây là cách thức hoạt động của nó:

Các thành phần chính của phương pháp hình ảnh lưới:

  • Yêu cầu thách thức:
    Người dùng được trình bày một hướng dẫn bằng văn bản (ví dụ: "Chọn tất cả các ô chứa đèn giao thông" hoặc "Nhấp vào hình ảnh có thuyền").

  • Lưới hình ảnh:
    Một lưới hình ảnh phân đoạn 3x3 (hoặc tương tự) được hiển thị. Mỗi ô có thể chứa một phần của đối tượng mục tiêu, nhiễu nền hoặc nội dung không liên quan.

  • Tương tác của người dùng:
    Người dùng phải nhấp vào tất cả các ô khớp với lời nhắc. Đối với các thử thách nhiều bước, các lưới bổ sung có thể xuất hiện sau khi lựa chọn ban đầu.

  • Xác minh:
    Hệ thống của Google phân tích các lựa chọn của người dùng để xác định xem chúng có phù hợp với các mẫu nhận dạng giống con người dự kiến, phân biệt bot với con người hay không.

reCAPTCHA thực sự hoạt động như thế nào

Về cơ bản, nhận dạng reCAPTCHA bao gồm hai bước chính:

  1. Phân loại hình ảnh: Xác định loại đối tượng cần tìm (ví dụ: xe buýt, đèn giao thông, mặt tiền cửa hàng)
  2. Nhận dạng mẫu: Chỉ ra hình ảnh nào chứa các đối tượng được yêu cầu

"Chọn tất cả hình ảnh có xe đạp" - nỗi ám ảnh của mọi người dùng internet

🔧 Giải pháp nhận dạng hình ảnh reCaptcha của Capsolver

Capsolver là một công cụ chính để giải quyết những thách thức này:

ReCaptchaV2Classification - Dành cho hình ảnh lưới reCaptcha v2
Loại tác vụ này được thiết kế để phân tích lưới hình ảnh được cung cấp và lời nhắc văn bản đi kèm, cho phép Capsolver xác định chính xác và trả về các hình ảnh cụ thể phải được chọn để giải quyết thành công thử thách.

Những thành phần kỳ diệu

Đây là những gì bạn cần biết để cho nó hoạt động:

Tham số Tác dụng
type Chỉ định loại thử thách bạn đang giải quyết. Chỉ V2 vì đây là loại duy nhất có hình ảnh
imageBody Dữ liệu hình ảnh thực tế bạn cần phân tích (được mã hóa base64)
question Câu hỏi thử thách (ví dụ: "Chọn hình ảnh có xe máy")

🚀 Quy trình từng bước

  1. Bắt lấy thử thách
  • Chụp hình ảnh reCAPTCHA được trình bày bởi trang web và chuyển đổi sang mã hóa base64
  • Xác định câu hỏi thử thách (ví dụ: "Chọn tất cả hình ảnh có xe máy")
  • Chuẩn bị yêu cầu của bạn với những chi tiết này
  1. Chuẩn bị yêu cầu của bạn

    python Copy
    {
      "type": "ReCaptchaV2Classification",
      "imageBody": "chuỗi_hình_ảnh_đã_mã_hóa_base64",
      "question": "Vui lòng nhấp vào mỗi hình ảnh có xe máy"
    }
  2. Nhận câu trả lời
    Capsolver trả về tọa độ của các hình ảnh chính xác:

    json Copy
    {
      "solution": {
        "coordinates": [[12, 15], [120, 85], ...]
      }
    }
  3. Tự động hóa cú nhấp chuột
    Sử dụng các tọa độ này để mô phỏng các cú nhấp chuột giống con người

💡 Tại sao phương pháp Capsolver vượt trội hơn các phương pháp giải quyết CAPTCHA truyền thống

Các phương pháp cũ Phương pháp của Capsolver
Tốc độ 2-15 giây Nhận dạng tức thời
Độ chính xác 60-80% 95%+
Xác minh của con người Không
Hiệu quả chi phí Cao Thấp

🛠 Mẹo triển khai

  1. Chuẩn bị hình ảnh quan trọng
    Đảm bảo hình ảnh rõ ràng và được mã hóa đúng cách (base64)

Ví dụ Python

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

Ví dụ NodeJS

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); // Đọc không chặn
    const base64Image = imageBuffer.toString('base64');
    return base64Image; // Sử dụng điều này ở bất cứ nơi nào cần thiết
  } catch (error) {
    console.error('Lỗi:', error.message);
    throw error; // Ném lại để xử lý trong mã gọi
  }
}

// Cách sử dụng
convertImageToBase64()
  .then(base64 => console.log('Chuyển đổi thành công!'))
  .catch(err => console.error('Thất bại:', err.message));

Ví dụ Golang

go Copy
package main

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

func main() {
    // Đọc tệp hình ảnh
    filePath := "image.jpg"
    data, err := os.ReadFile(filePath)
    if err != nil {
        fmt.Printf("Lỗi khi đọc tệp: %v\n", err)
        return
    }

    // Mã hóa sang Base64
    encoded := base64.StdEncoding.EncodeToString(data)
    
    // Sử dụng chuỗi đã mã hóa (ví dụ: in 100 ký tự đầu tiên)
    fmt.Printf("Base64: %s...\n", encoded[:100])
}
  1. Khớp câu hỏi
    Kiểm tra lại xem tham số question của bạn có khớp chính xác với lời nhắc thử thách hay không. Điều này rất quan trọng để có kết quả chính xác.
    Đây là danh sách các câu hỏi được hỗ trợ
json Copy
   {
  "/m/0pg52": "xe taxi",
  "/m/01bjv": "xe buýt",
  "/m/02yvhj": "xe buýt trường học",
  "/m/04_sv": "xe máy",
  "/m/013xlm": "máy kéo",
  "/m/01jk_4": "ống khói",
  "/m/014xcs": "vạch kẻ đường",
  "/m/015qff": "đèn giao thông",
  "/m/0199g": "xe đạp",
  "/m/015qbp": "đồng hồ đỗ xe",
  "/m/0k4j": "ô tô",
  "/m/015kr": "cầu",
  "/m/019jd": "thuyền",
  "/m/0cdl1": "cây cọ",
  "/m/09d_r": "núi hoặc đồi",
  "/m/01pns0": "vòi cứu hỏa",
  "/m/01lynh": "cầu thang"
}
  1. Ngẫu nhiên hóa các cú nhấp chuột
    Thêm độ trễ nhỏ và thay đổi vị trí để bắt chước hành vi của con người
python Copy
# Ví dụ mô phỏng nhấp chuột giống con người
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)

Mở rộng

Phần mở rộng trình duyệt CapSolver là một giải pháp tiên tiến được thiết kế để giải quyết liền mạch các thử thách CAPTCHA, bao gồm cả nhận dạng lưới hình ảnh reCAPTCHA v2, với tốc độ và độ chính xác vượt trội. Tận dụng các thuật toán AI và thị giác máy tính tiên tiến, nó tự động hóa việc giải quyết captcha trực tiếp trong trình duyệt của bạn, loại bỏ nhu cầu can thiệp thủ công hoặc chuyên môn về lập trình.

Tải xuống Chrome
Tải xuống Firefox

🎯 Kết luận

Bắt đầu với API của Capsolver và nói lời tạm biệt với sự khó chịu của CAPTCHA ngay hôm nay!

Tuyên bố Tuân thủ: Thông tin được cung cấp trên blog này chỉ mang tính chất tham khảo. CapSolver cam kết tuân thủ tất cả các luật và quy định hiện hành. Việc sử dụng mạng lưới CapSolver cho các hoạt động bất hợp pháp, gian lận hoặc lạm dụng là hoàn toàn bị cấm và sẽ bị điều tra. Các giải pháp giải captcha của chúng tôi nâng cao trải nghiệm người dùng trong khi đảm bảo tuân thủ 100% trong việc giúp giải quyết các khó khăn về captcha trong quá trình thu thập dữ liệu công khai. Chúng tôi khuyến khích việc sử dụng dịch vụ của chúng tôi một cách có trách nhiệm. Để biết thêm thông tin, vui lòng truy cập Điều khoản Dịch vụ và Chính sách Quyền riêng tư.

Thêm

Lỗi Cloudflare 1006, 1007, 1008
Lỗi Cloudflare 1006, 1007, 1008 - Giải pháp khắc phục | Cách sửa lỗi

Đang vật lộn với lỗi Cloudflare 1006, 1007 hoặc 1008? Tìm hiểu các giải pháp thực tế để giải quyết các lần từ chối truy cập này và nâng cao trải nghiệm quét web của bạn.

Cloudflare
Logo of CapSolver

Rajinder Singh

05-Dec-2025

AI-LLM: Giải pháp tương lai cho kiểm soát rủi ro nhận dạng hình ảnh và giải mã CAPTCHA
AI-LLM: Giải pháp tương lai cho Kiểm soát Rủi ro Nhận dạng Hình ảnh và Giải quyết CAPTCHA

Một khám phá sâu về cách các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) đổi mới giải CAPTCHA đồ họa, kết hợp suy luận zero-shot với độ chính xác của mạng nơ-ron convolutional (CNN) cho kiểm soát rủi ro hiện đại.

Logo of CapSolver

Anh Tuan

05-Dec-2025

Cách giải Captchas khi web scraping với Scrapling và CapSolver
Cách giải Captchas khi quét web bằng Scrapling và CapSolver

Scrapling + CapSolver cho phép quét trang web tự động với việc vượt qua ReCaptcha v2/v3 và Cloudflare Turnstile.

web scraping
Logo of CapSolver

Anh Tuan

05-Dec-2025

Thay đổi User-Agent trong Selenium
Thay đổi User-Agent trong Selenium | Các bước và Nguyên tắc tốt

Thay đổi User Agent trong Selenium là bước quan trọng trong nhiều nhiệm vụ quét web. Giúp che giấu script tự động hóa thành một trình duyệt thông thường...

The other captcha
Logo of CapSolver

Lucas Mitchell

05-Dec-2025

Làm thế nào để xác định nếu `action` được yêu cầu để giải quyết Cloudflare Turnstile bằng cách sử dụng tiện ích mở rộng CapSolver
Làm thế nào để xác định xem `action` có cần thiết hay không để giải Cloudflare Turnstile bằng cách sử dụng tiện ích mở rộng CapSolver

Học cách nhận diện hành động để giải CAPTCHA hiệu quả cho Cloudflare Turnstile. Theo dõi hướng dẫn từng bước của chúng tôi về cách sử dụng các công cụ và kỹ thuật của Capsolver.

Cloudflare
Logo of CapSolver

Aloísio Vítor

05-Dec-2025

9trung gian
Khám phá sức mạnh của 9Proxy: Bài đánh giá toàn diện

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ giới thiệu 9proxy và các dịch vụ mà họ cung cấp.

Partners
Logo of CapSolver

Nikolai Smirnov

04-Dec-2025