?Qué es el Reconocimiento reCAPTCHA? Una guía para principiantes

?Alguna vez te has sentido como el único humano luchando con reCAPTCHA? ?Arreglemos eso!

?Qué es reCAPTCHA?

Todos hemos estado ahí: intentas iniciar sesión en un sitio web o enviar un formulario, y de repente estás jugando a "encuentra los semáforos" en una cuadrícula de imágenes borrosas. Esto es reCAPTCHA, el sistema de seguridad de Google dise?ado para separar a los humanos de los bots. Pero, ?qué sucede cuando tú necesitas automatizar tareas mientras te ves humano para Google?

El método de imagen de cuadrícula reCAPTCHA es un mecanismo de desafío utilizado en reCAPTCHA v2 (la casilla de verificación "No soy un robot") para verificar la interacción humana pidiéndole a los usuarios que identifiquen objetos o patrones específicos dentro de una cuadrícula de imágenes. Así es como funciona:

Componentes clave del método de imagen de cuadrícula:

• Indicación del desafío:
  Se presenta a los usuarios una instrucción textual (por ejemplo, "Selecciona todos los cuadrados que contengan semáforos" o "Haz clic en las imágenes con barcos").

• Cuadrícula de imágenes:
  Se muestra una cuadrícula de 3x3 (o similar) de imágenes segmentadas. Cada casilla puede contener una parte del objeto objetivo, ruido de fondo o contenido no relacionado.

• Interacción del usuario:
  El usuario debe hacer clic en todas las casillas que coincidan con la indicación. Para los desafíos de varios pasos, pueden aparecer cuadrículas adicionales después de las selecciones iniciales.

• Verificación:
  El sistema de Google analiza las selecciones del usuario para determinar si se alinean con los patrones de reconocimiento humanos esperados, distinguiendo a los bots de los humanos.

Cómo funciona realmente el reconocimiento de reCAPTCHA

En esencia, el reconocimiento de reCAPTCHA implica dos pasos principales:

1. Clasificación de imágenes: Identificar el tipo de objetos que se buscan (por ejemplo, autobuses, semáforos, fachadas de tiendas)
2. Reconocimiento de patrones: Se?alar qué imágenes contienen los objetos solicitados

"Selecciona todas las imágenes con bicicletas" - la pesadilla de todos los usuarios de internet

? Solución de reconocimiento de imágenes reCAPTCHA de Capsolver

Capsolver una herramienta principal para abordar estos desafíos:

ReCaptchaV2Classification - Para imágenes de cuadrícula reCAPTCHA v2
Este tipo de tarea está dise?ado para analizar la cuadrícula de imágenes proporcionada y la indicación textual asociada, permitiendo a Capsolver determinar y devolver con precisión las imágenes específicas que deben seleccionarse para resolver con éxito el desafío.

Los ingredientes mágicos

Esto es lo que necesitas saber para que funcione:

? Flujo de trabajo paso a paso

1. Atrapa el desafío

• Captura la(s) imagen(es) reCAPTCHA presentada(s) por el sitio web y conviértela a imagen codificada en base64
• Identifica la pregunta del desafío (por ejemplo, "Selecciona todas las imágenes con motocicletas")
• Prepara tu solicitud con estos detalles

2. Prepara tu solicitud

   python Copy

   {
     "type": "ReCaptchaV2Classification",
     "imageBody": "cadena_de_imagen_codificada_en_base64",
     "question": "Por favor, haz clic en cada imagen que contenga una motocicleta"
   }

3. Obtén la respuesta
   Capsolver devuelve las coordenadas de las imágenes correctas:

   json Copy

   {
     "solution": {
       "coordinates": [[12, 15], [120, 85], ...]
     }
   }

4. Automatiza el clic
   Utiliza estas coordenadas para simular clics similares a los humanos

? Por qué el método Capsolver supera la resolución tradicional de CAPTCHA

? Consejos de implementación

1. La preparación de la imagen importa
   Asegúrate de que las imágenes sean claras y estén correctamente codificadas (base64)

Ejemplo en Python

import base64
with open("image.jpg", "rb") as image_file:
    encoded_string = base64.b64encode(image_file.read()).decode("utf-8")

Ejemplo en NodeJS

const fs = require('fs/promises');
const path = require('path');

async function convertImageToBase64() {
  try {
    const filePath = path.join(__dirname, 'image.jpg');
    const imageBuffer = await fs.readFile(filePath); // Lectura no bloqueante
    const base64Image = imageBuffer.toString('base64');
    return base64Image; // Usar esto donde sea necesario
  } catch (error) {
    console.error('Error:', error.message);
    throw error; // Re-lanzar para el manejo en el código que llama
  }
}

// Uso
convertImageToBase64()
  .then(base64 => console.log('?Conversión exitosa!'))
  .catch(err => console.error('Error:', err.message));

Ejemplo en Golang

package main

import (
    "encoding/base64"
    "fmt"
    "io/ioutil"
    "os"
)

func main() {
    // Leer el archivo de imagen
    filePath := "image.jpg"
    data, err := os.ReadFile(filePath)
    if err != nil {
        fmt.Printf("Error al leer el archivo: %v\n", err)
        return
    }

    // Codificar a Base64
    encoded := base64.StdEncoding.EncodeToString(data)
    
    // Usar la cadena codificada (por ejemplo, imprimir los primeros 100 caracteres)
    fmt.Printf("Base64: %s...\n", encoded[:100])
}

2. Coincidencia de preguntas
   Verifica que tu parámetro question coincida exactamente con la indicación del desafío. Esto es crucial para obtener resultados precisos.
   Aquí hay una lista de las preguntas compatibles

   {
  "/m/0pg52": "taxis",
  "/m/01bjv": "autobús",
  "/m/02yvhj": "autobús escolar",
  "/m/04_sv": "motocicletas",
  "/m/013xlm": "tractores",
  "/m/01jk_4": "chimeneas",
  "/m/014xcs": "cruces peatonales",
  "/m/015qff": "semáforos",
  "/m/0199g": "bicicletas",
  "/m/015qbp": "parquímetros",
  "/m/0k4j": "coches",
  "/m/015kr": "puentes",
  "/m/019jd": "barcos",
  "/m/0cdl1": "palmeras",
  "/m/09d_r": "monta?as o colinas",
  "/m/01pns0": "hidrante",
  "/m/01lynh": "escaleras"
}

3. Aleatoriza los clics
   Agrega ligeros retrasos y variaciones de posición para imitar el comportamiento humano

# Ejemplo de simulación de clics con varianza similar a la humana
import random

def human_click(x, y):
    x_variance = x + random.randint(-2, 2)
    y_variance = y + random.randint(-2, 2)
    slight_delay = random.uniform(0.1, 0.3)
    move_mouse(x_variance, y_variance, slight_delay)

Extensión

Extensión del navegador CapSolver es una solución de vanguardia dise?ada para resolver sin problemas los desafíos de CAPTCHA, incluido el reconocimiento de cuadrículas de imágenes reCAPTCHA v2, con una velocidad y precisión inigualables. Aprovechando algoritmos avanzados de IA y visión artificial, automatiza la resolución de captchas directamente en tu navegador, eliminando la necesidad de intervención manual o experiencia en codificación.

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? Conclusión

?Comienza con la API de Capsolver y despídete de la frustración de CAPTCHA hoy mismo!