baotran281
New member
#google #captcha #Python #machine Learning #Automation
** Cách khắc phục Google Captcha bằng Python **
Google CAPTCHA là một biện pháp bảo mật được sử dụng để ngăn chặn các bot tự động truy cập các trang web.Đây là một bài kiểm tra phản hồi thử thách đòi hỏi người dùng phải xác minh rằng họ là con người bằng cách giải một câu đố đơn giản.Mặc dù CAPTCHA có hiệu quả trong việc chặn bot, nhưng nó cũng có thể là một trải nghiệm bực bội cho người dùng của con người.
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách vượt qua Google Captcha bằng Python.Chúng tôi sẽ sử dụng mô hình học máy để đào tạo một trình phân loại có thể phân biệt giữa các phản ứng CAPTCHA do người và bot tạo ra.
## 1. Bắt đầu
Để bắt đầu, bạn sẽ cần cài đặt các gói Python sau:
* [Yêu cầu] (https://pypi.org/project/requests/)
* [BeautifulSoup4] (https://pypi.org/project/beautitifulsoup4/)
* [TensorFlow] (https://pypi.org/project/tensorflow/)
* [Keras] (https://pypi.org/project/keras/)
Khi bạn đã cài đặt các gói cần thiết, bạn có thể tạo một dự án Python mới và mở một cửa sổ thiết bị đầu cuối trong thư mục dự án.
## 2. Tải xuống dữ liệu
Bước đầu tiên là tải xuống bộ dữ liệu của hình ảnh CAPTCHA.Chúng tôi sẽ sử dụng [bộ dữ liệu Google CAPTCHA] (https://www.kaggle.com/google-research/google-captcha-dataset) từ Kaggle.
Để tải xuống bộ dữ liệu, hãy chạy lệnh sau:
`` `
$ kaggle artys tải xuống -c google-captcha-dataset
`` `
Điều này sẽ tải xuống bộ dữ liệu vào một thư mục có tên là `Google-Captcha-dataset` trong thư mục làm việc hiện tại của bạn.
## 3. Chuẩn bị dữ liệu
Bước tiếp theo là chuẩn bị dữ liệu để đào tạo mô hình của chúng tôi.Chúng tôi sẽ cần trích xuất các hình ảnh từ tập dữ liệu và chuyển đổi chúng thành một định dạng có thể được sử dụng bởi mô hình của chúng tôi.
Để trích xuất hình ảnh, hãy chạy lệnh sau:
`` `
$ Giải nén Google-Captcha-dataSet.zip
`` `
Điều này sẽ giải nén dữ liệu được đặt vào một thư mục có tên là `Google-Captcha-dataset`.
Bộ dữ liệu chứa hai thư mục: `Train` và` test`.Thư mục `Train` chứa các hình ảnh sẽ được sử dụng để đào tạo mô hình của chúng tôi.Thư mục `test` chứa các hình ảnh sẽ được sử dụng để đánh giá mô hình của chúng tôi.
Chúng tôi sẽ cần chuyển đổi hình ảnh thành một định dạng có thể được sử dụng bởi mô hình của chúng tôi.Chúng tôi sẽ sử dụng thư viện [Gối] (https://pypi.org/project/pillow/) để làm điều này.
Để chuyển đổi hình ảnh, hãy chạy lệnh sau:
`` `
$ python convert_images.py
`` `
Điều này sẽ tạo ra hai thư mục mới được gọi là `Train_images` và` test_images` trong thư mục `google-captcha-dataset`.Thư mục `Train_images` sẽ chứa các hình ảnh đã được chuyển đổi thành định dạng có thể được sử dụng bởi mô hình của chúng tôi.Thư mục `test_images` sẽ chứa các hình ảnh chưa được chuyển đổi.
## 4. Đào tạo mô hình
Bước tiếp theo là đào tạo mô hình của chúng tôi.Chúng tôi sẽ sử dụng Mạng lưới thần kinh tích chập (CNN) để đào tạo mô hình của chúng tôi.
Để đào tạo mô hình, hãy chạy lệnh sau:
`` `
$ Python Train_Model.py
`` `
Điều này sẽ đào tạo mô hình trên các hình ảnh trong thư mục `Train_images`.Mô hình sẽ được lưu vào một tệp có tên `model.h5`.
## 5. Kiểm tra mô hình
Bước tiếp theo là kiểm tra mô hình.Chúng tôi sẽ sử dụng các hình ảnh trong thư mục `test_images` để kiểm tra mô hình.
Để kiểm tra mô hình, hãy chạy lệnh sau:
`` `
$ Python test_model.py
`` `
Điều này sẽ kiểm tra mô hình trên hình ảnh trong thư mục `test_images`.Mô hình sẽ đưa ra một dự đoán cho mỗi hình ảnh.Các dự đoán sẽ được lưu vào một tệp có tên là `Dự đoán.csv`.
## 6. Sử dụng mô hình
Bước cuối cùng là sử dụng mô hình để khắc phục Google CAPTCHA.Để làm điều này, bạn có thể sử dụng mã sau:
=======================================
#google #captcha #Python #machine Learning #Automation
**How to Overcome Google Captcha with Python**
Google Captcha is a security measure used to prevent automated bots from accessing websites. It is a challenge-response test that requires users to verify that they are human by solving a simple puzzle. While Captcha is effective at blocking bots, it can also be a frustrating experience for human users.
In this tutorial, we will show you how to overcome Google Captcha with Python. We will use a machine learning model to train a classifier that can distinguish between human and bot generated Captcha responses.
## 1. Getting Started
To get started, you will need to install the following Python packages:
* [requests](https://pypi.org/project/requests/)
* [beautifulsoup4](https://pypi.org/project/beautifulsoup4/)
* [tensorflow](https://pypi.org/project/tensorflow/)
* [keras](https://pypi.org/project/keras/)
Once you have installed the required packages, you can create a new Python project and open a terminal window in the project directory.
## 2. Downloading the Data
The first step is to download the data set of Captcha images. We will use the [Google Captcha dataset](https://www.kaggle.com/google-research/google-captcha-dataset) from Kaggle.
To download the data set, run the following command:
```
$ kaggle competitions download -c google-captcha-dataset
```
This will download the data set to a folder called `google-captcha-dataset` in your current working directory.
## 3. Preparing the Data
The next step is to prepare the data for training our model. We will need to extract the images from the data set and convert them to a format that can be used by our model.
To extract the images, run the following command:
```
$ unzip google-captcha-dataset.zip
```
This will unzip the data set into a folder called `google-captcha-dataset`.
The data set contains two folders: `train` and `test`. The `train` folder contains the images that will be used to train our model. The `test` folder contains the images that will be used to evaluate our model.
We will need to convert the images to a format that can be used by our model. We will use the [Pillow](https://pypi.org/project/Pillow/) library to do this.
To convert the images, run the following command:
```
$ python convert_images.py
```
This will create two new folders called `train_images` and `test_images` in the `google-captcha-dataset` directory. The `train_images` folder will contain the images that have been converted to a format that can be used by our model. The `test_images` folder will contain the images that have not been converted.
## 4. Training the Model
The next step is to train our model. We will use a convolutional neural network (CNN) to train our model.
To train the model, run the following command:
```
$ python train_model.py
```
This will train the model on the images in the `train_images` folder. The model will be saved to a file called `model.h5`.
## 5. Testing the Model
The next step is to test the model. We will use the images in the `test_images` folder to test the model.
To test the model, run the following command:
```
$ python test_model.py
```
This will test the model on the images in the `test_images` folder. The model will output a prediction for each image. The predictions will be saved to a file called `predictions.csv`.
## 6. Using the Model
The final step is to use the model to overcome Google Captcha. To do this, you can use the following code:
** Cách khắc phục Google Captcha bằng Python **
Google CAPTCHA là một biện pháp bảo mật được sử dụng để ngăn chặn các bot tự động truy cập các trang web.Đây là một bài kiểm tra phản hồi thử thách đòi hỏi người dùng phải xác minh rằng họ là con người bằng cách giải một câu đố đơn giản.Mặc dù CAPTCHA có hiệu quả trong việc chặn bot, nhưng nó cũng có thể là một trải nghiệm bực bội cho người dùng của con người.
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách vượt qua Google Captcha bằng Python.Chúng tôi sẽ sử dụng mô hình học máy để đào tạo một trình phân loại có thể phân biệt giữa các phản ứng CAPTCHA do người và bot tạo ra.
## 1. Bắt đầu
Để bắt đầu, bạn sẽ cần cài đặt các gói Python sau:
* [Yêu cầu] (https://pypi.org/project/requests/)
* [BeautifulSoup4] (https://pypi.org/project/beautitifulsoup4/)
* [TensorFlow] (https://pypi.org/project/tensorflow/)
* [Keras] (https://pypi.org/project/keras/)
Khi bạn đã cài đặt các gói cần thiết, bạn có thể tạo một dự án Python mới và mở một cửa sổ thiết bị đầu cuối trong thư mục dự án.
## 2. Tải xuống dữ liệu
Bước đầu tiên là tải xuống bộ dữ liệu của hình ảnh CAPTCHA.Chúng tôi sẽ sử dụng [bộ dữ liệu Google CAPTCHA] (https://www.kaggle.com/google-research/google-captcha-dataset) từ Kaggle.
Để tải xuống bộ dữ liệu, hãy chạy lệnh sau:
`` `
$ kaggle artys tải xuống -c google-captcha-dataset
`` `
Điều này sẽ tải xuống bộ dữ liệu vào một thư mục có tên là `Google-Captcha-dataset` trong thư mục làm việc hiện tại của bạn.
## 3. Chuẩn bị dữ liệu
Bước tiếp theo là chuẩn bị dữ liệu để đào tạo mô hình của chúng tôi.Chúng tôi sẽ cần trích xuất các hình ảnh từ tập dữ liệu và chuyển đổi chúng thành một định dạng có thể được sử dụng bởi mô hình của chúng tôi.
Để trích xuất hình ảnh, hãy chạy lệnh sau:
`` `
$ Giải nén Google-Captcha-dataSet.zip
`` `
Điều này sẽ giải nén dữ liệu được đặt vào một thư mục có tên là `Google-Captcha-dataset`.
Bộ dữ liệu chứa hai thư mục: `Train` và` test`.Thư mục `Train` chứa các hình ảnh sẽ được sử dụng để đào tạo mô hình của chúng tôi.Thư mục `test` chứa các hình ảnh sẽ được sử dụng để đánh giá mô hình của chúng tôi.
Chúng tôi sẽ cần chuyển đổi hình ảnh thành một định dạng có thể được sử dụng bởi mô hình của chúng tôi.Chúng tôi sẽ sử dụng thư viện [Gối] (https://pypi.org/project/pillow/) để làm điều này.
Để chuyển đổi hình ảnh, hãy chạy lệnh sau:
`` `
$ python convert_images.py
`` `
Điều này sẽ tạo ra hai thư mục mới được gọi là `Train_images` và` test_images` trong thư mục `google-captcha-dataset`.Thư mục `Train_images` sẽ chứa các hình ảnh đã được chuyển đổi thành định dạng có thể được sử dụng bởi mô hình của chúng tôi.Thư mục `test_images` sẽ chứa các hình ảnh chưa được chuyển đổi.
## 4. Đào tạo mô hình
Bước tiếp theo là đào tạo mô hình của chúng tôi.Chúng tôi sẽ sử dụng Mạng lưới thần kinh tích chập (CNN) để đào tạo mô hình của chúng tôi.
Để đào tạo mô hình, hãy chạy lệnh sau:
`` `
$ Python Train_Model.py
`` `
Điều này sẽ đào tạo mô hình trên các hình ảnh trong thư mục `Train_images`.Mô hình sẽ được lưu vào một tệp có tên `model.h5`.
## 5. Kiểm tra mô hình
Bước tiếp theo là kiểm tra mô hình.Chúng tôi sẽ sử dụng các hình ảnh trong thư mục `test_images` để kiểm tra mô hình.
Để kiểm tra mô hình, hãy chạy lệnh sau:
`` `
$ Python test_model.py
`` `
Điều này sẽ kiểm tra mô hình trên hình ảnh trong thư mục `test_images`.Mô hình sẽ đưa ra một dự đoán cho mỗi hình ảnh.Các dự đoán sẽ được lưu vào một tệp có tên là `Dự đoán.csv`.
## 6. Sử dụng mô hình
Bước cuối cùng là sử dụng mô hình để khắc phục Google CAPTCHA.Để làm điều này, bạn có thể sử dụng mã sau:
=======================================
#google #captcha #Python #machine Learning #Automation
**How to Overcome Google Captcha with Python**
Google Captcha is a security measure used to prevent automated bots from accessing websites. It is a challenge-response test that requires users to verify that they are human by solving a simple puzzle. While Captcha is effective at blocking bots, it can also be a frustrating experience for human users.
In this tutorial, we will show you how to overcome Google Captcha with Python. We will use a machine learning model to train a classifier that can distinguish between human and bot generated Captcha responses.
## 1. Getting Started
To get started, you will need to install the following Python packages:
* [requests](https://pypi.org/project/requests/)
* [beautifulsoup4](https://pypi.org/project/beautifulsoup4/)
* [tensorflow](https://pypi.org/project/tensorflow/)
* [keras](https://pypi.org/project/keras/)
Once you have installed the required packages, you can create a new Python project and open a terminal window in the project directory.
## 2. Downloading the Data
The first step is to download the data set of Captcha images. We will use the [Google Captcha dataset](https://www.kaggle.com/google-research/google-captcha-dataset) from Kaggle.
To download the data set, run the following command:
```
$ kaggle competitions download -c google-captcha-dataset
```
This will download the data set to a folder called `google-captcha-dataset` in your current working directory.
## 3. Preparing the Data
The next step is to prepare the data for training our model. We will need to extract the images from the data set and convert them to a format that can be used by our model.
To extract the images, run the following command:
```
$ unzip google-captcha-dataset.zip
```
This will unzip the data set into a folder called `google-captcha-dataset`.
The data set contains two folders: `train` and `test`. The `train` folder contains the images that will be used to train our model. The `test` folder contains the images that will be used to evaluate our model.
We will need to convert the images to a format that can be used by our model. We will use the [Pillow](https://pypi.org/project/Pillow/) library to do this.
To convert the images, run the following command:
```
$ python convert_images.py
```
This will create two new folders called `train_images` and `test_images` in the `google-captcha-dataset` directory. The `train_images` folder will contain the images that have been converted to a format that can be used by our model. The `test_images` folder will contain the images that have not been converted.
## 4. Training the Model
The next step is to train our model. We will use a convolutional neural network (CNN) to train our model.
To train the model, run the following command:
```
$ python train_model.py
```
This will train the model on the images in the `train_images` folder. The model will be saved to a file called `model.h5`.
## 5. Testing the Model
The next step is to test the model. We will use the images in the `test_images` folder to test the model.
To test the model, run the following command:
```
$ python test_model.py
```
This will test the model on the images in the `test_images` folder. The model will output a prediction for each image. The predictions will be saved to a file called `predictions.csv`.
## 6. Using the Model
The final step is to use the model to overcome Google Captcha. To do this, you can use the following code:
