Stratégies de résolution de CAPTCHA d'images multi-caractères

Les CAPTCHA d'images complexes utilisent des lettres connectées, des caractères qui se chevauchent, des polices variées et du bruit pour empêcher l'OCR. Voici comment les aborder avec CaptchaAI.

Types de complexité courants

Soumission de CAPTCHA complexes

Pour les CAPTCHA multi-caractères standard, soumettez-les via base64 avec les astuces appropriées :

import requests
import base64
import time
import os

API_KEY = os.environ["CAPTCHAAI_API_KEY"]


def solve_complex_image(image_b64, hints=None):
    """Solve a complex multi-character image CAPTCHA."""
    payload = {
        "key": API_KEY,
        "method": "base64",
        "body": image_b64,
        "json": 1,
    }

    if hints:
        payload.update(hints)

    resp = requests.post(
        "https://ocr.captchaai.com/in.php",
        data=payload,
        timeout=30,
    )
    result = resp.json()

    if result.get("status") != 1:
        raise RuntimeError(f"Submit failed: {result.get('request')}")

    task_id = result["request"]

    time.sleep(8)
    for _ in range(24):
        resp = requests.get("https://ocr.captchaai.com/res.php", params={
            "key": API_KEY,
            "action": "get",
            "id": task_id,
            "json": 1,
        }, timeout=15)
        data = resp.json()
        if data.get("status") == 1:
            return data["request"]
        if data["request"] != "CAPCHA_NOT_READY":
            raise RuntimeError(data["request"])
        time.sleep(5)

    raise TimeoutError("Solve timeout")

Stratégie : lettres connectées

Les lettres connectées sont les plus difficiles pour l'OCR de base mais pas pour CaptchaAI :

def solve_connected_letters(image_path):
    """Solve CAPTCHA with connected/overlapping characters."""
    with open(image_path, "rb") as f:
        b64 = base64.b64encode(f.read()).decode("ascii")

    return solve_complex_image(b64, hints={
        "textinstructions": "Characters may be connected or overlapping",
        "minLen": 4,
        "maxLen": 8,
    })

Stratégie : cas mixte avec bruit

def solve_noisy_mixed(image_path):
    """Solve CAPTCHA with background noise and mixed case."""
    with open(image_path, "rb") as f:
        b64 = base64.b64encode(f.read()).decode("ascii")

    return solve_complex_image(b64, hints={
        "regsense": 1,         # Case-sensitive
        "language": 2,         # Latin characters
        "textinstructions": "Ignore background lines and noise",
    })

Stratégie : texte multi-polices

def solve_multi_font(image_path):
    """Solve CAPTCHA using multiple fonts per character."""
    with open(image_path, "rb") as f:
        b64 = base64.b64encode(f.read()).decode("ascii")

    return solve_complex_image(b64, hints={
        "textinstructions": "Each character may use a different font or style",
        "minLen": 5,
        "maxLen": 7,
    })

Prétraitement des images pour de meilleurs résultats

Le prétraitement avant la soumission peut améliorer la précision :

# preprocess.py
from PIL import Image, ImageFilter, ImageEnhance
import io
import base64


def preprocess_for_ocr(image_path):
    """Preprocess image to improve OCR accuracy."""
    img = Image.open(image_path)

    # Convert to grayscale
    img = img.convert("L")

    # Increase contrast
    enhancer = ImageEnhance.Contrast(img)
    img = enhancer.enhance(2.0)

    # Sharpen
    img = img.filter(ImageFilter.SHARPEN)

    # Binarize (threshold)
    threshold = 128
    img = img.point(lambda p: 255 if p > threshold else 0)

    # Encode back to base64
    buffer = io.BytesIO()
    img.save(buffer, format="PNG")
    return base64.b64encode(buffer.getvalue()).decode("ascii")

Stratégie de nouvelle tentative avec création de rapports

# retry_strategy.py


def solve_with_retry(image_b64, hints, max_retries=3):
    """Retry solving with fallback strategies."""
    strategies = [
        hints,                                          # Original hints
        {**hints, "textinstructions": ""},              # Without instructions
        {**hints, "numeric": 0, "regsense": 0},        # Relaxed constraints
    ]

    for i, strategy in enumerate(strategies[:max_retries]):
        try:
            result = solve_complex_image(image_b64, strategy)
            return {"text": result, "strategy": i, "success": True}
        except RuntimeError:
            continue

    return {"text": None, "strategy": -1, "success": False}


def report_bad_answer(task_id):
    """Report incorrect answer for quality feedback."""
    requests.get("https://ocr.captchaai.com/res.php", params={
        "key": API_KEY,
        "action": "reportbad",
        "id": task_id,
    }, timeout=10)

Dépannage

FAQ

Dois-je prétraiter les images avant de les soumettre ?

Seulement si vous obtenez de mauvais résultats. CaptchaAI gère nativement la plupart des distorsions. Le prétraitement est utile pour les images très bruyantes ou à faible contraste.

Que se passe-t-il si le même type d'image continue d'échouer ?

Signalez les mauvaises réponses avec reportbad pour améliorer la précision. Essayez également d'ajouter un textinstructions spécifique décrivant les caractéristiques du CAPTCHA.

Y a-t-il une limite de caractères pour les CAPTCHA d’image ?

CaptchaAI peut gérer les CAPTCHA jusqu'à environ 20 caractères. La plupart comportent de 4 à 8 caractères.

Guides connexes

• Paramètres de précision OCR
• Guide de prétraitement des images

Résolvez des CAPTCHA d'images complexes -commencer par CaptchaAI.