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Captcha-Recognizer

Captcha-Recognizer是一个易用的通用滑块验证码识别库，通过深度学习训练通用的缺口检测模型，基于训练的结果，识别出验证码中的滑块缺口位置，并返回缺口的坐标与可信度。

支持的验证码类型

• 单缺口验证码背景图
• 多缺口验证码背景图 (1.0.0及之后版本移除)
• 验证码全图（图片包含滑块和背景图）

在线演示

• 在线演示

版本要求

• Python >= 3.6.0

• opencv-python

• shapely

• onnxruntime

• Works on Linux, Windows, MacOS

使用方式

• Pypi
• HTTP API

Pypi

从 Pypi 安装

pip install captcha-recognizer

HTTP API

请移步: captcha-api

使用示例

支持以下类型验证码的识别

1. 单缺口验证码背景图（不含滑块的背景图）
2. 单缺口、多缺口验证码全图（图片含滑块和背景图）

单缺口验证码背景图 识别示例

示例图 4

尺寸 672*390

识别效果示例图4

单缺口、多缺口验证码全图 识别示例

示例图 8

尺寸 305*156

识别效果示例图 8

代码示例

from captcha_recognizer.slider import Slider

# source传入待识别图片，支持数据类型为 Union[str, Path, bytes, np.ndarray]
# show为布尔值，默认值为False, 为True表示展示图片识别效果，线上环境请缺省，或设置为False
box, confidence = Slider().identify(source=f'images_example/example8.png', show=True)
print(f'缺口坐标: {box}')
print('置信度', confidence)

注意事项

偏移量

某些种类的滑块验证码，滑块初始位置存在一定偏移，以下面图中的滑块初始位置为例：

示例图 9

如示例图9中：

• 第一条黑线位置为滑块初始位置，距离图片边框有大概有8个像素的偏移量（offset为8）
• 识别结果的缺口坐标为 [x1, y1, x2, y2] 对应缺口的左上角和右下角坐标（坐标原点为图片左上角）
• 第二条黑线的X轴坐标值对应缺口识别结果左上角的X轴坐标值，此处值为154（x1为154）
• 因此实际滑块的距离为 x1-offset (154-8=146)
• 也就是说，实际的滑块距离为缺口的x1值减去滑块距离图片边框的偏移量(offset)

获取偏移量

通常某一类的滑块验证码，滑块偏移量是固定的，可直接通过截图工具或测量工具获取 如果是动态的偏移量，可通过 identify_offset 方法获取偏移量

from captcha_recognizer.slider import Slider

offset, confidence = Slider().identify_offset(source='example.png')
print(f'偏移量: {offset}')
print('置信度', confidence)

图片缩放

某些验证码，前端渲染时会对图片进行缩放，因此实际的滑块距离也要按照图片缩放比例进行计算。

示例图 10

opencv-python与numpy的兼容性问题

兼容版本1:

opencv-python==4.12.0.88
numpy==2.2.6

兼容版本2:

opencv-python==4.8.0.74
numpy==1.23.0

更多兼容的版本请自行尝试

了解更多

点击此处进入DeepWiki文档

DeepWiki文档内可通过底部AI对话框进行交流，自由了解本项目。

版本历史：

Pypi 版本历史 Github 版本历史

项目维护

• 感谢 Star 支持;
• 项目长期维护;
• 有任何疑问或问题，欢迎提issue。

更多联系方式

• Gmail: chenwei.zhaozhao@gmail.com
• 163/网易: chenwei_nature@163.com

免责声明

本项目不针对任何一家验证码厂商，项目所有内容仅供学习交流使用，不用于其他任何目的，严禁用于非法用途。

许可证

MIT license

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Star History

版本历史

1.0.2 (2026-01-28)

• 支持传入base64编码的图片 (Support passing in base64 encoded images)

1.0.1 (2025-09-29)

• 提高默认的置信度阈值 (Improve default confidence threshold)

1.0.0 (2025-09-23)

• 提高模型泛化能力 (Improve model generalization)
• 优化识别逻辑 (Optimize recognition logic)

1.0.0-Beta1 (2025-09-15)

• 更新README (Update README)

1.0.0-Beta (2025-09-15)

• 移除V1版本 (V1 Removed)

0.10.0 (2025-08-19)

• 移除旧版模型 (Remove old model)

0.9.0 (2025-08-19)

• 新增V2增强版模型 (V2 Enhanced Model)

0.9.0-Beta (2025-08-06)

• 新增V2增强版模型 (V2 Enhanced Model)

0.8.0 (2025-07-16)

• 依赖最小化 (Dependency Minimization)
• 将ultralytics库替换为cv2

0.7.3 (2025-06-24)

• 修复README中示例错误 (Fix README example error)

0.7.2 (2025-05-30)

• 优化单缺口图片的识别逻辑 (Optimize the logic of single-gap image recognition)

0.7.1 (2025-03-24)

• 提交兼容性 (Compatibility)

0.7.0 (2025-02-12)

• 优化滑块截图的识别逻辑 (Optimize the logic of sliding block screenshot recognition)

0.6.0 (2024-11-13)

• 增强模型泛化能力 (Enhance model generalization)

0.5.0 (2024-11-06)

• 新增功能：基于验证码截图识别滑块距离 (Added support for recognizing the distance of the sliding block in screenshot)

0.4.0 (2024-10-10)

• 增强模型泛化能力 (Enhance model generalization)

0.3.3 (2024-09-29)

• 添加HTTP API文档链接 (Add HTTP API docs link)

0.3.2 (2024-09-24)

• 修复图片链接错误 (Fix image link)

0.3.1 (2024-09-24)

• 添加一些注意事项 (Add some notes)

0.3.0 (2024-09-23)

• 支持截图类型的验证码识别 (Screenshot support)

0.2.1 (2024-09-10)

• Fix example image link

0.2.0 (2024-09-10)

• Improve the captcha compatibility of the library

0.1.6 (2024-09-06)

• Update README

0.1.5 (2024-09-06)

• Compress sample picture

0.1.4 (2024-08-30)

• Handle the case where the result is empty
• Split workflow to two jobs

0.1.3 (2024-08-26)

• Optimize example image css in README

0.1.2 (2024-08-26)

• Update example image url in README

0.1.1 (2024-08-26)

• Update README

0.1.0 (2024-08-23)

• First release.