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

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。

开源 free 计算机视觉
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GitHub 星标 ★ 659
维护状态 活跃
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类计算机视觉
开发团队81NewArk
所属国家
官网地址
定价模式free
价格说明开源免费,无在线服务
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型
GitHub 星标★ 659
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2025-03-30 00:00:00
最近更新2026-09-28 00:00:00
维护状态活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-09-29
浏览次数0

使用教程

核心亮点

  • 覆盖点选、滑块、算术、旋转、OCR 五类常见验证码,接口统一,接入成本低
  • 基于 Python 生态,依赖主流视觉库,便于二次开发和模型替换
  • 提供坐标定位与缺口匹配逻辑,对滑块和点选类验证码可直接输出操作坐标

不足之处

  • 识别准确率依赖模型和验证码复杂度,面对新型或强干扰验证码可能失效
  • 项目处于早期阶段,文档和示例可能不够完善,社区生态有待观察

适用场景

  • 爬虫采集公开数据时自动通过登录或提交环节的验证码
  • 自动化测试脚本中处理测试环境的人机验证步骤
  • 批量账号操作或数据录入流程中减少人工输入验证码的耗时

替代项目

ddddocr、captcha_trainer、muggle-ocr

项目介绍

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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