AI赋能的图像识别：基础知识及解决方案

基于图像的验证码现在是浏览器自动化、AI验证码破解和网络爬虫中最大的障碍之一。根据2024年Web Data Lab的报告，61%的自动化项目将图像验证码列为其主要失败原因——超过了IP封禁或脚本问题。

许多大型电商平台和其他平台都采用了复杂的滑块、旋转和视觉谜题，这些谜题无法通过基本的OCR或通用的AI图像分析模型来解决。这些防御措施需要比传统求解器更强大的东西——它们需要机器学习驱动的、特定于任务的图像识别系统，能够适应现实世界的复杂性。

这就是我们构建Vision Engine的原因——**CapSolver**的高级AI验证码求解器，提供高成功率、快速响应和针对具有挑战性的自动化场景的完全定制。

AI背后的原理：Vision Engine如何解决图像验证码

近年来，基于AI的图像识别在目标检测、图像分类和多目标分割等任务上取得了显著进展。传统的CNN架构在结构化数据上表现良好，而较新的基于transformer的模型则提供了强大的泛化能力和上下文理解能力。然而，当涉及到解决复杂多样的基于图像的验证码挑战时，混合方法至关重要——它结合了经典的图像处理、深度学习模型和通过大型语言模型（LLM）进行推理。

CapSolver的Vision Engine正是基于这一原则构建的。CapSolver的Vision Engine的核心是一个强大的、定制训练的AI模型，专门用于解决现代基于图像的验证码挑战。与通用的OCR或视觉模型不同，Vision Engine针对高精度、实时性能和跨各种视觉验证任务的适应性进行了优化。

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我们专注于高度可定制的解决方案。根据任务的复杂性、更新频率和紧急程度，我们会在1-5个工作日内交付初始模型。虽然第一个版本可能并不完美，但它速度快、效率高，并支持实时响应。同时，我们自动收集已解决/未解决的样本，并在收集到足够的数据后触发增强训练。经过1-3个更新周期后，模型通常能达到90%以上的准确率。（有关更多详细信息，请参见下面我们支持的图像类型。）

借助Vision Engine，CapSolver提供的不仅仅是AI识别——它是一个快速、可扩展的解决方案，旨在随着您的需求而发展，让您始终领先于现代验证码防御。

支持的图像类型及广泛覆盖范围：

为了应对基于图像的验证码系统日益增长的复杂性，Vision Engine已接受过训练，可以处理现代Web应用程序中使用的各种视觉格式。它的优势在于广泛的适应性——支持多种图像类型，以适应不同的交互场景。

✅ 支持的图像验证码类型：

• slider_1 – 标准滑动拼图验证码

• rotate_1 – 需要对倾斜图像进行对齐的旋转挑战。

• shein- 模仿SHEIN网站风格的验证码挑战。通常是基于图像的任务，例如点击特定的时尚商品（例如，包或鞋）。专注于时尚相关图像中的视觉识别

• shop_receipt - 涉及识别购物收据上的商品。任务可能包括识别价格、商家名称或选择产品线。结合文本和布局理解，通常基于OCR。

• space_detection – 需要检测物体位置的空间推理谜题。

• slider_temu_plus – 具有增强的复杂性和样式变化的自定义滑块。

• select_temu – 从多个图像选择中选择对象的任务，模拟用户点击。
  每个类别都通过Vision Engine的模块化识别模型进行了专门优化，确保毫秒级的响应速度和所有格式的一致高成功率。

👉 有关完整的任务格式和请求示例，请参阅我们的文档

Vision Engine的技术亮点

为了满足对各种基于图像的验证码日益增长的需求，CapSolver的Vision Engine使用了多个专门的模型架构。这些模型能够提供快速、可扩展的解决方案，确保在各种场景下都能获得高精度和高性能。

模型开发和训练方法：

• **自定义模型架构：**目前已有超过5种不同的模型架构投入使用，我们确保Vision Engine能够适应各种验证码类型。

• **高效的训练和数据收集：**我们根据用户的需求、流量和网站更新频率，采用半自动、全自动或混合方法，确保快速收集数据、改进模型和持续更新。

• **快速端到端解决方案：**我们的方法通过提供快速、定制的解决方案来最大限度地降低用户沟通成本，根据任务的复杂性，在1-5个工作日内交付测试模型。

图像定制类别 – CapSolver Vision Engine

CapSolver的Vision Engine支持三类主要的基于图像的验证码挑战，每种挑战都需要不同的开发和模型定制方法：

持续的模型更新和维护

• 对于已确认的内容：模型每1-3周更新一次，确保准确率保持较高水平（80%以上），同时保持快速性能。
• 对于未确认的内容：模型根据新数据每周更新2-3次，确保快速处理不断发展的验证码系统。

凭借CapSolver的Vision Engine，您获得的不仅仅是一个可靠的解决方案。我们的技术会根据您的需求进行调整，随着每一次交互而不断改进，确保提供最高效、最准确的验证码求解方案。

简易的API集成，方便开发者

CapSolver的Vision Engine旨在与您的抓取和浏览器自动化工作流程无缝集成。凭借强大的API支持，开发人员可以轻松自动化验证码求解任务，并将Vision Engine轻松集成到各种项目中。无论您使用的是Python、JavaScript还是其他语言，集成过程都非常简单高效。

Python示例：解决shop_receipt验证码

这是一个简单的Python示例，演示了如何使用VisionEngine API来解决shop_receipt验证码。

import requests

headers = {
    "Content-Type": "application/json",
}

payload = {
    "clientKey": "YOUR API KEY",
    "task": {
        "type": "VisionEngine",
        "module": "shop_receipt",
        "image": "/9j/4AAQSkZJRgABA...",
        "question": "what is the unit price of can Mango juice?",
        "websiteURL": "https://www.naver.com"
    }
}

response = requests.post("https://api.capsolver.com/createTask", headers=headers, json=payload)
answer = response.json().get("solution", {}).get("text")
print(answer)

主要步骤：

1. API密钥
   首先，您需要从CapSolver Dashboard获取有效的API密钥。请确保在代码中将"YOUR API KEY"替换为您实际的API密钥。

2. 请求头
   请求头设置为Content-Type: application/json，因为有效负载将作为JSON发送。

3. 有效负载结构

   • clientKey：您的API密钥，用于验证请求。
   • task：包含有关验证码任务的信息：
     • type：设置为"VisionEngine"，指定任务与基于图像的验证码求解相关。
     • module：指定您要解决的验证码模块类型（例如，shop_receipt）。
     • image：需要解决的验证码挑战的base64编码图像。
     • imageBackground：可选的背景图像（base64编码），如果需要进行比较。
     • websiteURL：验证码所在网站的URL（可选，用于上下文）。

4. 发出请求
   requests.post方法用于将数据发送到CapSolver API，触发验证码求解过程。

5. 响应
   API响应包含验证码的解决方案。在此示例中，我们提取问题的关键字段，在shop_receipt挑战的情况下，该字段对应于票据图像。

6. 使用解决方案
   收到验证码解决方案（例如，收据任务的答案）后，您可以将其集成到您的自动化工作流程中。使用Playwright或Puppeteer等工具将答案输入到验证码字段并触发提交操作。如果答案正确，则验证码将成功解决。

快速定制解决方案：从请求到部署

Vision Engine的突出之处在于其能够快速交付针对独特视觉挑战的自定义图像识别模型。无论您处理的是复杂的电商验证码还是利基格式，我们的团队都可以根据您的要求在短短3-7天内部署一个可用的API。

在最近的一个案例中，我们为一个大型零售平台在3天内交付了一个可用于生产环境的滑动验证码模型，实现了高精度和稳定性。

为了确保顺利集成，CapSolver提供：

• API访问
• 多种语言的SDK和示例代码
• 与Playwright和Puppeteer等主要自动化框架的兼容性

📌 自定义模型工作流程

以下是我们将您的自定义模型快速上线的方法：

结论

**CapSolver**的Vision Engine不仅仅是一个工具——它是为面临现实世界自动化挑战的开发人员提供的智能、不断发展的解决方案。无论您是解决滑块还是空间谜题，我们的AI驱动的引擎都会随着每一个任务而变得更强大，提供无与伦比的精度、可扩展性和开发人员友好性。

常见问题解答：

Q1：AI如何用于图像识别？
AI使用深度学习（特别是卷积神经网络）通过识别模式、形状和语义上下文来分析图像。在验证码场景中，AI模型经过训练可以理解复杂视觉谜题中的文本、布局、物体位置和逻辑位置。

Q2：AI可以解决图像验证码吗？
是的。AI现在可以解决各种基于图像的验证码，从收据扫描和滑块谜题到多步骤视觉问题。Vision Engine在海量数据集上进行训练，可以高精度地处理这些问题。

Q3：我可以请求自定义模型吗？

当然可以。CapSolver可以提供量身定制的图像识别解决方案。根据复杂性和数据集可用性，从请求到部署可能只需要几天时间。