AntiCAP

一行代码识别点选滑块算术验证码，自动化流程不再卡验证

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署计算机视觉 🍴 复刻 220 🐛 待处理 7 👀 关注 5

GitHub ↗

GitHub 星标 ★ 697

维护状态维护中

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源免费，无在线服务

项目预览

项目数据

分类计算机视觉

开发团队81NewArk

GitHubhttps://github.com/81NewArk/AntiCAP

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源免费，无在线服务

访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署

是否开源是

开源协议MIT

主要语言Python

GitHub 星标★ 697

上线时间2025-03-30 00:00:00

代码更新2026-09-28

仓库体积456.3 MB

本站数据更新2026-11-12

维护状态维护中

收录时间2026-09-29

浏览次数2

项目介绍

AntiCAP 是一个基于 Python 的开源验证码识别工具，专注于自动化处理常见的人机验证场景。它覆盖了点选验证码、滑块验证码、算术验证码、旋转验证码以及通用 OCR 文字识别等多种类型，目标是为爬虫、自动化测试和批量操作提供开箱即用的识别能力。项目通过整合图像处理与深度学习模型，对验证码图片进行预处理、目标检测和字符识别，并针对滑块和点选类验证码提供坐标定位与缺口匹配逻辑。使用者可以调用统一接口快速接入自己的业务流程，减少针对不同验证码单独开发识别算法的工作量。项目以 Python 为主要语言，依赖主流视觉库，适合有一定编程基础、需要绕过简单验证码的开发者。当前星标数约 659，属于早期但已有一定关注度的工具类项目，社区仍在持续补充验证码类型和提升识别准确率。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-29 · 当前星标 ★ 697

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：进阶约 30 分钟部署方式：本地安装 4 步

环境要求

Python 3.8+ 64 位
样例图片

安装与启动步骤

1安装包

验证码识别工具，pip 装完即可调用。
```
pip install AntiCAP -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
```
2确认运行环境

官方要求 64 位 Python 3.8 以上。
```
python -c "import platform; print(platform.architecture())"
```
3先测内置样例

用仓库自带样例图验证识别链路，排除环境问题。
4接自己的场景

换成目标验证码类型，注意识别率随样式变化很大。