验证码AI识别准确率首次接近100%，结合AI agent实现自动化登陆，验证码识别全流程实战，20种大类验证码识别方案设计，包含实现源码。

很多网站服务会要求用户从一堆图片中选择特定物体，以此来验证用户是否真人。这种图片识别验证码（CAPTCHA）最常见的形式是在复杂的街景照片中识别自行车、斑马线、交通灯等日常物体。然而，最近有研究指出，一些本地运行的AI机器人使用特别训练的图像识别模型，已经做到100%的成功率，达到甚至超过了人类水平！

声明：本教程只能用于教学目的，如果用于非法目的与本人无关。

验证码杀手：YOLO模型
ETH苏黎世的博士生安德烈亚斯·普莱斯纳（Andreas Plesner）及其同事的最新研究聚焦于谷歌的reCAPTCHA v2，这一系统要求用户在图片网格中识别出包含诸如自行车、斑马线或交通灯等物体的街景图像。尽管谷歌几年前已经开始逐步淘汰该系统，转而采用“隐形”的reCAPTCHA v3以分析用户行为，但reCAPTCHA v2仍被全球数百万网站广泛使用，尤其在v3系统对用户的“人类”可信度打分过低时，常作为备用验证手段。

研究团队为了破解reCAPTCHA v2，使用了开源的YOLO（You Only Look Once）目标识别模型，这一模型因其实时检测物体的能力而备受青睐，甚至早在电子游戏作弊机器人中就得到了应用。研究者将这一模型进行了微调，使用了1.4万张标记过的交通图像进行训练，最后得到了一个能够对验证码网格图像进行精准识别的系统。

为了规避谷歌对机器人行为的检测，研究团队采取了多种措施，比如使用VPN来避免因IP地址重复尝试而被发现，同时还设计了一个特殊的鼠标移动模型，以模拟人类用户的活动。另外，自动化代理也利用了真实浏览器和浏览历史中的cookie信息，使其表现得更加“人性化”。

在网络安全领域，验证码是用来区分人类用户和机器的一种普遍方法。九宫格验证码，特别地，要求用户从多个选项中选择符合特定条件的一项或多项，这对自动化脚本来说是一大挑战。本指南将展示如何使用Python和PyTorch框架，结合YOLO模型，来识别和解决九宫格验证码的挑战。

环境准备

首先，确保你的环境中安装了Python和PyTorch。此外，我们将使用YOLOv5，这是当前最流行的对象检测模型之一，它基于PyTorch实现。

数据集准备

你需要准备一个九宫格验证码的图片数据集。这个数据集应该包含多样化的图片，每张图片标注了其中每个对象的类别和边界框。

数据预处理

使用Python对数据集进行预处理，包括调整图片大小、转换颜色模式等，以满足YOLO模型的输入要求。

from PIL import Image import glob def preprocess_images(image_paths, target_size=(640, 640)): for image_path in image_paths: with Image.open(image_path) as img: img_resized = img.resize(target_size) img_resized.save(image_path) image_paths = glob.glob('path/to/your/dataset/*.jpg') preprocess_images(image_paths)

模型训练

使用YOLOv5进行模型训练。首先，克隆YOLOv5的GitHub仓库，并安装依赖项。

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 cd yolov5 pip install -r requirements.txt

然后，使用你的数据集配置文件（例如your_dataset.yaml），启动训练过程。

python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 100 --data your_dataset.yaml --weights yolov5s.pt

验证码识别

模型训练完成后，使用训练好的模型来识别新的验证码图片。

import torch # 加载模型 model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='runs/train/exp/weights/best.pt', source='local') # 识别图片 img_path = 'path/to/your/new/captcha.jpg' results = model(img_path) # 显示结果 results.show() # 解析结果，获取每个识别对象的详细信息 detected_objects = results.xyxy[0] # 获取边界框坐标

后处理

根据YOLO模型的识别结果，你可以进一步处理这些信息，例如，选择哪些图像是根据验证码要求应当被选中的。

# 假设验证码要求选择所有的'猫'，类别ID为0 cats = detected_objects[detected_objects[:, -1] == 0] print(f"Found {len(cats)} cats in the captcha.")