CaptchaConda

머신러닝 없이 고전 이미지 처리만으로 숫자 캡챠를 푸는 솔버. 학습 데이터도, GPU도, 프레임워크도 필요 없다. 매칭 코어는 C++ 백엔드로 이식돼 있고, Python은 얇은 껍데기 (전처리·세그멘테이션·오케스트레이션)로 남는다. 각 환경에 맞는 백엔드는 설치 후 한 번만 빌드한다.

설치

pip install CaptchaConda
python -m CaptchaConda init          # 이 환경에 맞게 C++ 백엔드 빌드 (CPU)
# 또는 GPU 환경:
python -m CaptchaConda init --cuda   # nvcc 로 CUDA 백엔드 빌드

init은 대화형 마법사로 진행된다(화살표 ↑/↓ 선택, Enter 확정):

1. 빌드 방식 선택 — C++ (권장) / Python(빌드 없이 종료)
2. 디바이스 선택 — CPU / CUDA
3. 현재 라이브러리·컴파일러 검색(스피너)
4. 빌드 바이너리 상태 판단 — 없으면 빌드 / 예전 버전이면 업그레이드 확인 / 최신이면 재빌드 확인
5. 컴파일러 선택(하나여도 확인) — 없으면 다운로드 여부를 묻고 자동 설치(build-essential/nvidia-cuda-toolkit 등)
6. 빌드 프로그레스 바

비대화형(파이프/CI) 환경에서는 안전한 기본값(C++/CPU)으로 자동 진행된다. 컴파일러가 전혀 없고 설치도 거부하면 순수 Python 폴백으로 실행할 수 있다(동일 결과, 조금 느림).

사용

from CaptchaConda import CaptchaConda

device = "cuda"  # 또는 "cpu"
cc = CaptchaConda(devices=device)   # 처음 1회만
cc.init()                            # 처음 1회만 (백엔드 빌드+로드)

print(cc.solve("captcha.png"))       # -> "39825"
print(cc.solve(pil_image, expected_n=5))

• CaptchaConda(devices="cpu"|"cuda") — 백엔드 종류 선택
• init(force=False) — 백엔드 빌드/로드(캐시됨; force=True로 재빌드)
• solve(image, expected_n=None) — 이미지(경로 또는 PIL) → 숫자 문자열

상호운용 & 신뢰도 (다른 라이브러리와 조합)

통짜 솔버가 아니라 파이프라인 단계를 노출해, 다른 OCR/ML 라이브러리와 섞어 쓸 수 있다.

# 1) 문자별 상세(바운딩박스 + 신뢰도)로 후처리/라우팅
for ch in cc.solve(img, expected_n=5, return_detail=True):
    print(ch["digit"], ch["bbox"], ch["confidence"])   # confidence = 1등-2등 마진

# 2) 세그멘테이션만 쓰고 분류는 다른 라이브러리에 맡기기
for bbox, glyph in cc.segment(img, expected_n=5):       # glyph: 정규화 (36,28)
    digit = my_other_model.predict(glyph)               # 외부 분류기

# 3) 외부에서 잘라온 글리프를 CaptchaConda 분류기로
digit, conf, scores = cc.classify_glyph(my_glyph)

confidence(1등-2등 점수 마진)가 낮으면 애매하거나 실패한 인식이다. 이를 임계로 걸어 저신뢰 문자는 다른 라이브러리로 폴백하는 하이브리드 구성이 가능하다.

한계 및 대응 (정직하게)

• 얇은 방해선(1~2px): 같은 색이어도 잘 처리된다(자리당 95~98%).
• 두꺼운 방해선(≥3~4px)이 숫자를 관통·융합하는 경우: 성능이 급락한다. 색이 숫자와 같으면 분리 신호가 없고, 선이 여러 숫자를 이어 붙이면 세그멘테이션이 하나로 병합돼 잘못 쪼개진다(예측이 한두 숫자로 퇴화). 이는 학습 없는 고전 이미지 처리의 근본 한계다.
• 대응: 위 confidence로 실패를 감지하고, segment()로 얻은 글리프를 ML OCR 등 다른 라이브러리로 폴백하는 하이브리드를 권장한다. CaptchaConda는 빠른 1차 필터 (대부분의 깨끗/얇은선 캡챠를 CPU로 즉시 처리)로 쓰고, 저신뢰 케이스만 무거운 모델로 넘기면 전체 비용을 크게 아낄 수 있다.

왜 이런 구조인가

• Python은 그대로 배포 → 이식성. 무거운 계산은 C++ 백엔드가 담당.
• 백엔드는 소스로 배포되고 init 때 각 환경에 맞게 컴파일 → 배포 바이너리 호환성 문제를 피하고, CUDA가 있으면 GPU 백엔드로 빌드.
• 학습이 없으므로 모델 파일·GPU·데이터셋 비용이 0. 필터 데이터(수십 KB)만 동봉.

동작 개요

이미지 → 배경 분리 → 숫자 분리 → (C++) 필터 매칭 + 위상 라우팅 + 이중필터 → 시퀀스. 정확도는 타깃 캡챠 분포에 맞춰 동봉 필터를 튜닝할수록 올라간다.