Universal Slider Captcha Recognition Tool (通用的滑块验证码识别工具)
Project description
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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。
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
版本要求
-
Python
>= 3.8.0 -
ultralytics
>= 8.0.0 -
torch
>= 1.8.0 -
onnxruntime
-
onnx
-
Works on Linux, Windows, macOS
安装
From pip
pip install captcha-recognizer
使用示例
from captcha_recognizer.recognizer import Recognizer
# source传入图片路径, verbose=False表示关闭冗余输出
recognizer = Recognizer()
box, confidence = recognizer.identify_gap(source='your_example_image.png', verbose=False)
print(f'缺口坐标: {box}')
print(f'可信度: {confidence}')
"""
打印结果如下:
缺口方框坐标: [331.72052001953125, 55.96122741699219, 422.079345703125, 161.7498779296875]
可信度: 0.9513089656829834
坐标原点:图片左上角
缺口方框坐标为缺口方框左上角和右下角距离坐标原点的距离
"""
示例图片
包括且不限于以下类型、尺寸的滑块图片检测
示例图 1
尺寸 552*344
识别效果示例图 1
示例图 2
尺寸 260*160
识别效果示例图 2
示例图 3
尺寸 400*200
识别效果示例图3
示例图 4
尺寸 672*390
识别效果示例图4
示例图 5
尺寸 280*155
识别效果示例图 5
示例图 6
尺寸 590*360
识别效果示例图 6
示例图 7
尺寸 320*160
识别效果示例图 7
遇到问题
- Error loading “xxx\Lib\site-packages\torch\lib\fbgemm.dll” or one of its dependencies.
- 参考 Issues 2
- Model Unsupported model IR version: 9, max supported IR version: 8
- 参考 Issues 1
项目维护
- 本项目长期维护。
- 如果您有任何问题,欢迎提issue。
- 如果您遇到本项目不能识别的滑块验证码,欢迎提issue,我会尽快解决。
更多联系方式
- Gmail: chenwei.zhaozhao@gmail.com
- 163/网易: chenwei_nature@163.com
History
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.
Project details
Release history Release notifications | RSS feed
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Source Distribution
Built Distribution
Hashes for captcha_recognizer-0.2.1-py3-none-any.whl
Algorithm | Hash digest | |
---|---|---|
SHA256 | 44b5416fba26e39a6423528f7cf64a980bba2bf5acdfca40678ef37961445a36 |
|
MD5 | b8bb6be7bb2876b5b6ffd01df5c4750c |
|
BLAKE2b-256 | 1fde03f92d455cb557e78eb29dadffc8fe1eb7cf07f9cfae11baa775b3d71dfd |