AntiCAP 3.2.4

AntiCAP

AntiCAP

Version:3.2.4

识别率随缘，全靠内置模型和算法

类型	状态	描述
OCR识别	✅	返回图片字符串
数学计算	✅	返回计算结果
缺口滑块	✅	返回坐标
阴影滑块	✅	返回坐标
图标点选	✅	侦测图标位置 或 按序返回坐标
文字点选	✅	侦测文字位置 或 按序返回坐标
相似对比	✅	图片中文字的相似度对比
双图旋转验证码	✅	返回角度
单图旋转验证码	✅	返回角度
WebApi服务	✅	https://github.com/81NewArk/AntiCAP-WebApi

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📑 目录

• 🧑‍⚖️ 免责声明
• 📄 AntiCAP 文档
  • 🌍 环境说明
  • 📁 安装
• 🤖 调用说明
  • 1. 通用OCR识别
  • 2. 算术验证码识别
  • 3. 图标侦测
  • 4. 文字侦测
  • 5. 图标点选类
  • 6. 文字点选类
  • 7. 缺口滑块类
  • 8. 阴影滑块类
  • 9. 相似度对比
  • 10. 双图旋转类验证码
  • 11. 单图旋转类验证码
• 🧬 自定义模型
• 🐧 QQ交流群
• 💪🏼 模型训练
• 🚬 请作者抽一包香香软软的利群
• 😚 致谢名单
• 📚 参考文献

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🧑‍⚖️ 免责声明

本项目基于 MIT 开源协议 发布，欢迎自由使用、修改和分发，但必须遵守中华人民共和国法律法规。

使用本项目即表示您已阅读并同意以下条款：

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使用视为同意上述条款,即"谁使用，谁负责"。如不同意，请立即停止使用并删除本项目。

📄 AntiCAP 文档

🌍环境说明

python >=3.8  64bit

📁 安装

Pypi下载

pip install AntiCAP -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

🤖 调用说明

1. 通用OCR识别

参考例图 (数字、大小写字母、汉字)

# example.py

import base64
import AntiCAP


with open("captcha.jpg", "rb") as img_file:
    img_base64 = base64.b64encode(img_file.read()).decode('utf-8')


Atc = AntiCAP.Handler(show_banner=True)
result = Atc.OCR(img_base64=img_base64) #传入图片Base64编码字符串

print(result) # 返回字符串 jepy

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2. 算术验证码识别

参考例图 (加减乘除)

# example.py

import base64
import AntiCAP


with open("captcha.jpg", "rb") as img_file:
    img_base64 = base64.b64encode(img_file.read()).decode('utf-8')


Atc = AntiCAP.Handler(show_banner=True)
result = Atc.Math(img_base64=img_base64) #传入图片Base64编码字符串

print(result) #返回计算结果 8

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3. 图标侦测

参考例图

# example.py

import base64
import AntiCAP


with open("captcha.jpg", "rb") as img_file:
    img_base64 = base64.b64encode(img_file.read()).decode('utf-8')


Atc = AntiCAP.Handler(show_banner=True)
result = Atc.Detection_Icon(img_base64=img_base64) #传入图片Base64编码字符串

print(result)

# [{'class': 'icon', 'box': [9.12, 105.4, 111.73, 223.02]}...]
# box分别为 [x1, y1, x2, y2] 左上角和右下角坐标

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4. 文字侦测

参考例图

# example.py

import base64
import AntiCAP


with open("captcha.jpg", "rb") as img_file:
    img_base64 = base64.b64encode(img_file.read()).decode('utf-8')


Atc = AntiCAP.Handler(show_banner=True)
result = Atc.Detection_Text(img_base64=img_base64) #传入图片Base64编码字符串

print(result)
# [{'class': 'Text', 'box': [145.71, 19.21, 223.99, 95.7]}...]
# box分别为 [x1, y1, x2, y2] 左上角和右下角坐标

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5. 图标点选类

提示图

目标图片

# example.py

import base64
import AntiCAP

with open("order_image.jpg", "rb") as f:
    order_img_base64 = base64.b64encode(f.read()).decode('utf-8')

# 读取目标图（所有图标）并转为 base64
with open("target_image.jpg", "rb") as f:
    target_img_base64 = base64.b64encode(f.read()).decode('utf-8')

Atc = AntiCAP.Handler(show_banner=True)
result = Atc.ClickIcon_Order(
    order_img_base64=order_img_base64,
    target_img_base64=target_img_base64
)

print(result)

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6. 文字点选类

提示图

目标图片

# example.py

import base64
import AntiCAP

with open("order_image.jpg", "rb") as f:
    order_img_base64 = base64.b64encode(f.read()).decode('utf-8')

# 读取目标图（所有图标）并转为 base64
with open("target_image.jpg", "rb") as f:
    target_img_base64 = base64.b64encode(f.read()).decode('utf-8')

Atc = AntiCAP.Handler(show_banner=True)
result = Atc.ClickText_Order(
    order_img_base64=order_img_base64,
    target_img_base64=target_img_base64
)

print(result)

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7. 缺口滑块类

缺口图

背景图

# example.py

import base64
import AntiCAP

# 读取滑块图片（小块）
with open("slider.png", "rb") as f:
    target_base64 = base64.b64encode(f.read()).decode('utf-8')

# 读取背景图片（带缺口的大图）
with open("background.jpg", "rb") as f:
    background_base64 = base64.b64encode(f.read()).decode('utf-8')


Atc = AntiCAP.Handler(show_banner=True)

result = Atc.Slider_Match(target_base64=target_base64,
                          background_base64=background_base64
)

print(result)

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8. 阴影滑块类

目标图片

背景图片

# example.py

import base64
import AntiCAP

# 读取滑块图片（小块）
with open("target.jpg", "rb") as f:
    target_base64 = base64.b64encode(f.read()).decode('utf-8')

# 读取背景图片（带缺口的大图）
with open("background.jpg", "rb") as f:
    background_base64 = base64.b64encode(f.read()).decode('utf-8')


Atc = AntiCAP.Handler(show_banner=True)

result = Atc.Slider_Match(target_base64=target_base64,
                          background_base64=background_base64
)

print(result)

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9. 相似度对比

图片1

图片2

# example.py
import base64
import AntiCAP

with open("image1.jpg", "rb") as f:
    image1_base64 = base64.b64encode(f.read()).decode('utf-8')

with open("image2.jpg", "rb") as f:
    image2_base64 = base64.b64encode(f.read()).decode('utf-8')


Atc = AntiCAP.Handler(show_banner=True)

result = Atc.Compare_Image_Similarity(image1_base64=image1_base64, image2_base64=image2_base64)

print("相似度结果:", result)

10. 双图旋转类验证码

内圈

外圈

# example.py

import base64
import AntiCAP

with open("inside.jpg", "rb") as f:
    inside_base64 = base64.b64encode(f.read()).decode('utf-8')

with open("outside.jpg", "rb") as f:
    outside_base64 = base64.b64encode(f.read()).decode('utf-8')


Atc = AntiCAP.Handler(show_banner=True)

result= Atc.Double_Rotate(inside_base64=inside_base64, outside_base64=outside_base64)

print(result)

# {'similarity': 0.6651270985603333, 'inner_angle': 75.5, 'raw_angle': 151}

11. 单图旋转类验证码

图片

# example.py

import base64
import AntiCAP

with open("rotate_image.jpg", "rb") as f:
    rotate_base64 = base64.b64encode(f.read()).decode('utf-8')




Atc = AntiCAP.Handler(show_banner=True)

result= Atc.Single_Rotate(image_base64=rotate_base64)

print(result)

# 229  返回旋转角度

🧬 自定义模型

使用模型的函数均支持自定义模型

import AntiCAP

Atc = AntiCAP.Handler(show_banner=True)


result = Atc.Math(img_base64="",
                  # math_model_path 参数为 .pt格式的yolo侦测模型
                  math_model_path=r"C:\AntiCAP\model\yuor_math_model.pt")


result = Atc.Detection_Icon(img_base64="",
                            # text_model_path 参数为 .pt格式的yolo侦测模型
                            detectionIcon_model_path=r"C:\AntiCAP\model\yuor_detectionIcon_model.pt")

result = Atc.Detection_Text(img_base64="",
                            # detectionText_model_path 参数为 .pt格式的yolo侦测模型
                            detectionText_model_path=r"C:\AntiCAP\model\yuor_detectionText_model.pt")


result = Atc.ClickText_Order(order_img_base64="",
                             target_img_base64="",
                             # text_model_path 参数为 .pt格式的yolo侦测模型
                             detectionText_model_path=r"C:\AntiCAP\model\yuor_detectionTcon_model.pt",
                             # sim_onnx_model_path为 .onnx格式的孪生神经网络模型
                             sim_onnx_model_path=r"C:\AntiCAP\model\your_sim_onnx_model.onnx") 


result = Atc.ClickIcon_Order(order_img_base64="",
                             target_img_base64="",
                             # text_model_path 参数为 .pt格式的yolo侦测模型
                             detectionIcon_model_path=r"C:\AntiCAP\model\yuor_detectionIcon_model.pt",
                             # sim_onnx_model_path为 .onnx格式的孪生神经网络模型
                             sim_onnx_model_path=r"C:\AntiCAP\model\your_sim_onnx_model.onnx") 


result = Atc.Compare_Image_Similarity(image1_base64="",
                                      image2_base64="",
                                      # sim_onnx_model_path为 .onnx格式的孪生神经网络模型
                                      sim_onnx_model_path=r"C:\AntiCAP\model\your_sim_onnx_model.onnx")


result = Atc.Single_Rotate(image_base64="",
                            # rotate_onnx_modex_path为 .onnx格式的旋转模型
                            rotate_onnx_modex_path=r"C:\AntiCAP\model\your_rotate_onnx_model.onnx")

🐧 QQ交流群

💪🏼 模型训练

知识星球逐步更新

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星球收入用于项目维护及更新。

为避免星球收20%手续费 可以私我VX拉进去。

🚬 请作者抽一包香香软软的利群

😚 致谢名单

这份荣光我不会独享

[1] Ddddocr作者 网名:sml2h3

[2] 微信公众号 OneByOne 网名:十一姐

[3] 苏州大学,苏州大学文正学院 计算机科学与技术学院 张文哲教授

[4] 苏州大学,苏州大学文正学院 计算机科学与技术学院 王辉教授

[5] 苏州市职业大学,苏州大学文正学院 计算机科学与技术学院 陆公正副教授

[6] 武汉科锐软件安全教育机构 钱林松讲师 网名:Backer

📚 参考文献

[1] Github. 2025.03.28 https://github.com/sml2h3

[2] Github. 2025.03.28 https://github.com/2833844911/

[3] Bilibili. 2025.03.28 https://space.bilibili.com/308704191

[4] Bilibili. 2025.03.28 https://space.bilibili.com/472467171

[5] Ultralytics. 2025.03.28 https://docs.ultralytics.com/modes/train/

[6] YRL's Blog. 2025.03.28 https://blog.2zxz.com/archives/icondetection