Skill: moxin1044/captcha-recognition (version 1.0.1)

--- name: captcha-recognition version: 1.0.0 description: Recognizes CAPTCHA images using ddddocr library. Invoke when user needs to recognize/decode CAPTCHA images or mentions captcha verification. author: Moxin1044 triggers: - "OCR" - "captcha recognition" - "captcha verification" - "captcha decode" --- # CAPTCHA Recognition Skill 基于 [ddddocr](https://github.com/sml2h3/ddddocr) 的验证码识别技能，提供简单易用的验证码识别功能。 ## When to Use This Skill 当用户有以下请求时，应该激活此技能： - **识别验证码图片**： - "帮我识别这个验证码" - "这个验证码是什么" - "帮我破解这个验证码图片" - "识别这张图片中的验证码" - **网络验证码识别**： - "识别这个 URL 的验证码：http://example.com/captcha.png" - "帮我识别网页上的验证码图片" - 用户提供了 HTTP/HTTPS 链接的验证码图片 - **OCR 相关请求**： - "OCR 识别这个图片" - "提取图片中的文字" - "图片文字识别" - **验证码验证场景**： - 用户发送了验证码图片并询问内容 - 需要自动识别网页/应用中的验证码 ## 依赖安装 ```bash pip install ddddocr opencv-python numpy Pillow requests ``` ## 支持的图片输入格式 本技能支持多种验证码图片输入方式： | 格式 | 示例 | 说明 | |------|------|------| | 本地文件路径 | `captcha.jpg` | 本地存储的验证码图片 | | HTTP/HTTPS URL | `http://example.com/captcha.png` | 网络上的验证码图片 | | Blob URL | `blob:https://example.com/...` | 浏览器 Blob URL（需特殊处理） | | 字节数据 | `bytes` | 图片的二进制数据 | | PIL Image | `PIL.Image.Image` | PIL Image 对象 | ### 关于 Blob URL Blob URL（如 `blob:https://example.com/xxx`）是浏览器内部创建的临时 URL，无法从服务器端直接访问。如果用户提供 Blob URL，需要： 1. 在浏览器中右键保存图片到本地 2. 或者使用浏览器开发者工具获取实际的图片 URL 3. 或者将图片下载后提供本地路径 ## 命令行使用 ```bash python scripts/captcha.py <image_path_or_url> [--preprocess] ``` 参数说明: - `image_path_or_url`: 验证码图片路径或网络 URL（必需） - `--preprocess`: 可选，启用图像预处理（灰度化、二值化） 示例: ```bash # 本地文件 python scripts/captcha.py captcha.jpg python scripts/captcha.py captcha.jpg --preprocess # 网络 URL python scripts/captcha.py http://example.com/captcha.png python scripts/captcha.py https://example.com/captcha.jpg --preprocess ``` ## Python API 使用 （注意：如果想要更快速和节省Token，你应该优先使用命令行的方式！） ### 快速开始 ```python from scripts.captcha import recognize_captcha # 方法1: 从文件路径识别（最常用） result = recognize_captcha("path/to/captcha.jpg") print(f"验证码内容: {result}") # 方法2: 从网络 URL 识别 result = recognize_captcha("http://example.com/captcha.png") print(f"验证码内容: {result}") result = recognize_captcha("https://example.com/captcha.jpg") print(f"验证码内容: {result}") # 方法3: 从字节数据识别 with open("captcha.jpg", "rb") as f: image_bytes = f.read() result = recognize_captcha(image_bytes) # 方法4: 从 PIL Image 对象识别 from PIL import Image pil_image = Image.open("captcha.jpg") result = recognize_captcha(pil_image) ``` ### 启用图像预处理 对于质量较差或有干扰线的验证码，可以启用预处理： ```python # preprocess=True 会进行灰度化和二值化处理 result = recognize_captcha("captcha.jpg", preprocess=True) ``` ## API Reference ### `recognize_captcha(image, preprocess=False, show_ad=False, timeout=10)` 主要识别函数，支持多种输入格式。 **参数：** | 参数 | 类型 | 必需 | 说明 | |------|------|------|------| | `image` | `str` / `bytes` / `PIL.Image.Image` | 是 | 验证码图片，可以是文件路径、网络 URL、字节数据或 PIL Image 对象 | | `preprocess` | `bool` | 否 | 是否启用图像预处理（灰度化、二值化），默认 `False` | | `show_ad` | `bool` | 否 | 是否显示 ddddocr 广告，默认 `False` | | `timeout` | `int` | 否 | 网络 URL 请求超时时间（秒），默认 `10` | **返回值：** - `str`: 识别出的验证码文本 **异常：** - `FileNotFoundError`: 图片文件不存在 - `ValueError`: 不支持的 URL 格式（如 Blob URL） - `RuntimeError`: 网络请求失败或图像处理失败 - `TypeError`: 不支持的图片类型 - `ImportError`: 缺少必要的依赖库 ### `CaptchaRecognizer` 类 如需更细粒度的控制，可以直接使用类： ```python from scripts.captcha import CaptchaRecognizer recognizer = CaptchaRecognizer(show_ad=False) # 从文件识别 result = recognizer.recognize_from_file("captcha.jpg", preprocess=False) # 从网络 URL 识别 result = recognizer.recognize_from_url("http://example.com/captcha.png", preprocess=False) # 从字节识别 with open("captcha.jpg", "rb") as f: result = recognizer.recognize_from_bytes(f.read()) # 从 PIL Image 识别 from PIL import Image img = Image.open("captcha.jpg") result = recognizer.recognize_from_pil(img) ``` ## 最佳实践 1. **优先使用文件路径**：如果图片已保存为文件，直接传递路径字符串最简单 2. **网络 URL 识别**：支持 HTTP/HTTPS URL，会自动下载并识别验证码 3. **预处理建议**：对于背景复杂、有干扰线或颜色较多的验证码，尝试 `preprocess=True` 4. **错误处理**：建议捕获 `FileNotFoundError`、`ValueError` 和 `TypeError` 提供友好的错误提示 5. **性能优化**：`recognize_captcha()` 使用单例模式，重复调用不会重复加载 OCR 模型 6. **超时设置**：对于网络 URL，可以通过 `timeout` 参数调整请求超时时间 ## 完整示例 ```python from scripts.captcha import recognize_captcha def solve_captcha(image_source): """识别验证码并处理可能的错误""" try: # 先尝试不预处理 result = recognize_captcha(image_source) # 如果结果为空或不合理，尝试预处理 if not result or len(result) < 2: result = recognize_captcha(image_source, preprocess=True) return result except FileNotFoundError: return "错误：找不到图片文件" except ValueError as e: return f"错误：{e}" except ImportError as e: return f"错误：缺少依赖库 - {e}" except Exception as e: return f"错误：识别失败 - {e}" # 使用本地文件 result = solve_captcha("captcha.jpg") print(f"识别结果: {result}") # 使用网络 URL result = solve_captcha("http://example.com/captcha.png") print(f"识别结果: {result}") ```


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