在网上看到很多破解了极验的滑动验证码和文字点选验证码，但是没怎么见破解空间推理的，就训练了个yolo模型，试试破解这个每次都要要思考好久的验证码。 同时通过反爬极验的接口获取的加密方法，使用requests模拟请求，比网上已有的selenium自动化浏览器点击滑动破解验证码的方法相比，速度极快，需要的依赖也少。
训练的模型的精度为0.96 就算在最低配1核cpu 2G内存最低配的服务器上也能达到200ms，足够一定量并发预测
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测试接口（仅供学习使用）
1、从需要破解验证码的网页上获取验证码的gt和challenge
2、使用gt和challenge的获取验证码类型，获取图片、文字信息和一些生成。
- 对存在验证码的网页抓包可以看到，验证步骤分为获取图片获取js，在网页中弹出验证码。
url = 'https://api.geetest.com/get.php'
# 请求参数
is_next: true
type: click
gt: c9428d9361cd70d26e28d7cd780ec640
challenge: 6c6c16991df7b7fa7596ee70872f96bf
lang: zh-cn
https: true
protocol: https://
offline: false
product: float
api_server: api.geetest.com
isPC: true
autoReset: true
width: 100%
callback: geetest_1644770447212
# 请求响应
"data": {
"theme": "silver",
"theme_version": "1.5.0",
"static_servers": ["static.geetest.com/", "dn-staticdown.qbox.me/"],
"api_server": "api.geetest.com",
"logo": false,
"sign": "\u8bf7_\u70b9\u51fb_\u5728\u5927\u578b\u7eff\u8272\u7403\u4f53\u540e\u9762\u7684\u7ea2\u8272\u7269\u4f53\u3002", # 点击物体的文字信息
"pic": "/nerualpic/space_l1_zh_2019.07.17/space/587417a058088f2f5934e22fcc503980.jpg", # 图片的url地址，同时也是后续加密生成w需要
"pic_type": "space",
"num": 0,
"c": [12, 58, 98, 36, 43, 95, 62, 15, 12], # 后续生成w需要
"s": "514c622c", # 后续加密生成w需要
······
}
3、点击坐标后提交，将坐标等信息加密post给服务器，返回validate的值表示验证成功。
- 代码里可以用yolo定位物体形状、颜色和位置。
- 然后根据sign文字描述，选出需要点击的物体，算出坐标。
- 详细教程待写。
url = 'https://api.geetest.com/ajax.php'
# 请求参数
'gt': 'c9428d9361cd70d26e28d7cd780ec640',
'challenge': '33146d766e1c5632215cf424ec17e5ef',
'lang': 'zh-cn',
'pt': 0',
'client_type': 'web',
'w': 'Y1gV9CACfWsfd)vtGUQD(WuKBZnmxhgfpXfD)qDHwhG(h1F4rOco··· //点击的坐标和一些信息的加密信息（点击坐标，图片pic，上面的c和s内容）
'callback': 'geetest_1644752017507'
# 请求响应
{
"status": "success",
"data": {
"result": "success",
"validate": "23ff2a4fddac68b9e40884befcfbb9af",
"score": "1"
}
}
4、有了validate就可以和gt，challenge一起交给需要登录的网站做验证了。