AntiCAP 是计算机视觉领域的开源项目,由 81NewArk 开发,2025 年首次发布。
它收录于计算机视觉分类,该分类目前共有 467 个项目,GitHub 星标数为 659。
项目目前处于活跃维护状态,最近一次代码更新于 2026-09-28。开源免费,无在线服务。
它主要面向的使用场景是:爬虫采集公开数据时自动通过登录或提交环节的验证码。同类可对比的替代方案包括 ddddocr、captcha_trainer、muggle-ocr。

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
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。
ddddocr、captcha_trainer、muggle-ocr
AntiCAP 是计算机视觉领域的开源项目,由 81NewArk 开发,2025 年首次发布。
它收录于计算机视觉分类,该分类目前共有 467 个项目,GitHub 星标数为 659。
项目目前处于活跃维护状态,最近一次代码更新于 2026-09-28。开源免费,无在线服务。
它主要面向的使用场景是:爬虫采集公开数据时自动通过登录或提交环节的验证码。同类可对比的替代方案包括 ddddocr、captcha_trainer、muggle-ocr。
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