什么是 reCAPTCHA 识别？初学者指南

All

什么是 reCAPTCHA 识别？初学者指南

什么是reCAPTCHA识别？初学者指南

Aloísio Vítor

Image Processing Expert

23-Jan-2025

曾经感觉只有你一个人在与reCAPTCHA苦苦挣扎吗？让我们解决这个问题！

什么是reCAPTCHA？

我们都经历过这种情况——你试图登录一个网站或提交表单，突然间你开始在一个模糊图像网格中玩“找出交通灯”的游戏。这就是reCAPTCHA，谷歌设计的用于区分人和机器人的安全系统。但是，当你需要在看起来像人的同时自动化任务时会发生什么？

reCAPTCHA网格图像方法是reCAPTCHA v2（“我不是机器人”复选框）中使用的挑战机制，它通过要求用户识别图像网格中的特定对象或模式来验证人的交互。以下是它的工作原理：

网格图像方法的关键组成部分：

挑战提示：
用户会看到一个文字指令（例如，“选择所有包含交通灯的正方形”或“点击有船的图像”）。
图像网格：
显示一个3x3（或类似的）分割图像网格。每个单元格可能包含目标对象的一部分、背景噪声或不相关的内容。
用户交互：
用户必须点击所有与提示匹配的单元格。对于多步骤挑战，在初始选择之后可能会出现额外的网格。
验证：
谷歌的系统会分析用户的选择，以确定它们是否与预期的人类识别模式一致，从而区分机器人和人类。

reCAPTCHA识别实际上是如何工作的

reCAPTCHA识别的核心包括两个主要步骤：

**图像分类：**识别要查找的对象类型（例如，公共汽车、交通灯、店面）
**模式识别：**找出哪些图像包含请求的对象

“选择所有带有自行车的图像”——每个互联网用户都讨厌的东西

🔧 Capsolver reCaptcha图像识别解决方案

Capsolver解决这些挑战的主要工具之一：

ReCaptchaV2Classification - 用于reCaptcha v2网格图像
此任务类型旨在分析提供的图像网格和相关的文字提示，使Capsolver能够准确地确定并返回必须选择的特定图像以成功解决挑战。

魔法成分

以下是使其发挥作用所需了解的内容：

参数	它能做什么
`type`	指定您正在解决的挑战类型。仅限V2，因为这是唯一包含图像的类型
`imageBody`	您需要分析的实际图像数据（base64编码）
`question`	挑战问题（例如，“选择带有摩托车的图像”）

🚀 分步工作流程

捕捉挑战

捕捉网站提供的reCAPTCHA图像(s)，并转换为base64编码的图像
识别挑战问题（例如，“选择所有带有摩托车的图像”）
使用这些细节准备您的请求

准备您的请求

python 复制代码

{
  "type": "ReCaptchaV2Classification",
  "imageBody": "base64_encoded_image_string",
  "question": "请点击每张包含摩托车的图像"
}

获取答案
Capsolver返回正确图像的坐标：

json 复制代码

{
  "solution": {
    "coordinates": [[12, 15], [120, 85], ...]
  }
}

自动化点击
使用这些坐标来模拟类似人类的点击

💡 为什么Capsolver方法优于传统的CAPTCHA解决方法

	旧方法	Capsolver的方法
速度	2-15秒	即时识别
准确性	60-80%	95%+
人工验证	是	否
成本效益	高	低

🛠 实现技巧

图像准备很重要
确保图像清晰且正确编码（base64）

Python示例

python 复制代码

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

NodeJS示例

nodejs 复制代码

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); // 非阻塞读取
    const base64Image = imageBuffer.toString('base64');
    return base64Image; // 在需要的地方使用
  } catch (error) {
    console.error('Error:', error.message);
    throw error; // 重新抛出以在调用代码中进行处理
  }
}

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

Golang示例

go 复制代码

package main

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

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

    // 编码为Base64
    encoded := base64.StdEncoding.EncodeToString(data)

    // 使用编码字符串（例如，打印前100个字符）
    fmt.Printf("Base64: %s...\n", encoded[:100])
}

问题匹配
仔细检查您的question参数是否与挑战提示完全匹配。这对于准确的结果至关重要。
以下是受支持问题的列表

json 复制代码

   {
  "/m/0pg52": "出租车",
  "/m/01bjv": "公共汽车",
  "/m/02yvhj": "校车",
  "/m/04_sv": "摩托车",
  "/m/013xlm": "拖拉机",
  "/m/01jk_4": "烟囱",
  "/m/014xcs": "人行横道",
  "/m/015qff": "交通灯",
  "/m/0199g": "自行车",
  "/m/015qbp": "停车计时器",
  "/m/0k4j": "汽车",
  "/m/015kr": "桥梁",
  "/m/019jd": "船",
  "/m/0cdl1": "棕榈树",
  "/m/09d_r": "山脉或丘陵",
  "/m/01pns0": "消防栓",
  "/m/01lynh": "楼梯"
}

随机点击
添加轻微的延迟和位置变化以模仿人类行为

python 复制代码

# 带有人性化差异的点击模拟示例
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)

扩展

CapSolver浏览器扩展是一个尖端的解决方案，旨在无缝解决CAPTCHA挑战，包括reCAPTCHA v2图像网格识别，具有无与伦比的速度和准确性。它利用先进的AI和计算机视觉算法，直接在您的浏览器中自动化验证码求解，无需手动干预或编码专业知识。

下载Chrome
下载Firefox

🎯 结论

开始使用Capsolver的API，今天就告别CAPTCHA的烦恼吧！

合规声明：本博客提供的信息仅供参考。CapSolver 致力于遵守所有适用的法律和法规。严禁以非法、欺诈或滥用活动使用 CapSolver 网络，任何此类行为将受到调查。我们的验证码解决方案在确保 100% 合规的同时，帮助解决公共数据爬取过程中的验证码难题。我们鼓励负责任地使用我们的服务。如需更多信息，请访问我们的服务条款和隐私政策。