@Maveraün Nehr Hocam daha iyi bilir C# ona sorabilirsin.
API tabanlı bir çözüm istemiyorum çünkü botun sürekli ve defalarca kez işlem yapması gerekiyor ve çoğu sistem API konusunda çok sınırlı davranıyor bu yüzden daha çok yerel çözüm sağlayan bir sisteme ihtiyacım var (veya işlem sınırı bulunmayan bir API hizmetine) , konunun başındada belirttiğim gibi çoğu captcha çözen uzantı da aynı şekilde belirli bir istekten sonra captchaları çözmeme ye başlıyor.xzh 'nin de dediği olabilir konu da bir atlama yönteminden bahsetmişsin bir kaç denemeden sonra atlama yöntemi işe yaramıyor demişsin aklımda ki teori şu atlatma yöntemini arttırmak için proxy kullanabilirsin o zaman belki olur ha proxy kullandın hala olmuyorsa user agent kısmını değiştir. Diğer bir yöntem ise selenium(her ne kadar sevmesem de) kullanarak captha atlatmanın pek çok yolu var;
API ile tavsiye ederim;
C# captcha solver - Online Captcha Recognition And Anti Captcha 2Captcha API
How to recognize and bypass any kind of captcha using C#. 2Captcha is the fastest human based captcha solving service. Easy API integration. From $1.00 for 1000 captchas.2captcha.com
CAPTHA çözme ile ilgili konular;
GitHub Örnekleri;
Güncel Video
Diğer çözümlere bakın video var github var konular var
import time
import easyocr
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.chrome.service import Service
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager
from PIL import Image, ImageEnhance
import numpy as np
from ultralytics import YOLO
import os
import cv2
# Yolov8 Modelini Yükleme
model = YOLO('yolov8x.pt') # Yolov8x modelini yükleyin
# EasyOCR okuyucusunu oluşturun
reader = easyocr.Reader(['en'], gpu=False) # 'en' sadece İngilizce için, GPU kullanmıyoruz
# WebDriver otomatik olarak en uygun sürümü indirir
service = Service(ChromeDriverManager().install())
# Chrome options ile dil ayarını yapalım
chrome_options = Options()
chrome_options.add_argument("--lang=en") # Tarayıcının dilini İngilizce yap
# WebDriver'ı başlatıyoruz
driver = webdriver.Chrome(service=service, options=chrome_options)
# reCAPTCHA sayfasına git
driver.get("https://portmap.io/register")
# Sayfanın yüklenmesini bekleyin
time.sleep(2)
# "Ben robot değilim" butonunu bul ve tıkla
captcha_button = driver.find_element(By.CLASS_NAME, 'g-recaptcha')
captcha_button.click()
# Sayfanın yüklenmesini bekleyin
time.sleep(3)
# Sayfanın anlık görüntüsünü alıyoruz
screenshot_path = "C:/Users/x/Desktop/recaptcha_full_screenshot.png"
driver.save_screenshot(screenshot_path)
print(f"reCAPTCHA tam ekran görüntüsü kaydedildi: {screenshot_path}")
# Ekran görüntüsünü okuyoruz
image = Image.open(screenshot_path)
# Kırpma işlemi (eğer gerekliyse)
crop_top = 0
crop_bottom = 0
crop_right = 200
crop_left = 475
image_width, image_height = image.size
left = crop_left
top = crop_top
right = image_width - crop_right
bottom = image_height - crop_bottom
cropped_image = image.crop((left, top, right, bottom))
cropped_image_path = "C:/Users/x/Desktop/recaptcha_cropped_screenshot.png"
cropped_image.save(cropped_image_path)
print(f"Kırpılmış reCAPTCHA ekran görüntüsü kaydedildi: {cropped_image_path}")
# OCR işlemine başla
ocr_results = []
clickable_text = ""
image = Image.open(cropped_image_path)
enhancer = ImageEnhance.Contrast(image)
image = enhancer.enhance(2.0) # Kontrast artırma
image_cv = np.array(image)
# Görüntüyü gri tonlama ve ikili eşikleme işlemi yapalım
gray_image = cv2.cvtColor(image_cv, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
_, thresh_image = cv2.threshold(gray_image, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY)
preprocessed_image = Image.fromarray(thresh_image)
# OCR işlemi
result = reader.readtext(np.array(preprocessed_image))
# OCR sonuçlarını yazdırıyoruz ve tıklanacak metni belirliyoruz
for detection in result:
print(f"Metin: {detection[1]}")
ocr_results.append(detection[1])
if detection[1].lower() in ["skip", "verify"]: # OCR sonucunun küçük harfe çevrilmesi
clickable_text = detection[1].lower()
# Eğer OCR'den ikinci bir metin varsa, bunu tıklanacak metin olarak kabul edelim
if len(ocr_results) > 1:
clickable_text = ocr_results[1].lower()
print(f"Tıklanacak obje: {clickable_text}")
# Log dosyasına yazıyoruz
with open('log.txt', 'a') as log_file:
log_file.write(f"Tekrar 1:\n") # Burada döngü numarasını dinamik yapabiliriz
for text in ocr_results:
log_file.write(f"Metin: {text}\n")
log_file.write(f"Tıklanacak metin: {clickable_text}\n\n")
# YOLOv8 modelini çalıştırarak nesneleri tespit et
results = model(cropped_image_path) # Modeli çalıştırıyoruz ve sonuçları alıyoruz
# Tespit edilen nesneleri kontrol et
found_clickable = False
for result in results: # Yolov8 modelinden alınan her sonucu döngü ile işliyoruz
for box in result.boxes: # Her kutu için tespit edilen sınıfı alıyoruz
class_name = result.names[int(box.cls)] # Tespit edilen nesnenin sınıf ismini alıyoruz
print(f"Yolov8 - Tespit Edilen Nesne: {class_name} (Box: {box.xyxy})")
# OCR metni ile karşılaştırma ve benzer nesneyi bulma
if clickable_text and clickable_text in class_name.lower():
print(f"Tıklanacak nesne: {class_name} ({box.xyxy})")
# Öğenin koordinatları (box.xyxy formatında)
x1, y1, x2, y2 = box.xyxy.tolist()
# Nesnenin ortasına tıklama
click_x = (x1 + x2) / 2
click_y = (y1 + y2) / 2
# Sayfa boyutunu hesaplayalım
page_width = driver.execute_script("return document.documentElement.scrollWidth")
page_height = driver.execute_script("return document.documentElement.scrollHeight")
# Tarayıcıda tıklama işlemini simüle etme
try:
# Sayfa kaydırması için tıklama pozisyonunu normalize edelim
driver.execute_script(f"window.scrollTo({click_x - page_width / 2}, {click_y - page_height / 2});")
time.sleep(0.5) # Kaydırma işlemi için kısa bir süre bekleyelim
# Öğeyi tıklamak için JavaScript kullanıyoruz
driver.execute_script(f"window.scrollTo({click_x}, {click_y});")
print(f"Tıklama pozisyonu: ({click_x}, {click_y})")
# Mouse simülasyonu: öğenin üzerine geliyoruz ve tıklıyoruz
element = driver.execute_script(
f"var elem = document.elementFromPoint({click_x}, {click_y});"
"elem.click();"
)
found_clickable = True
print(f"{class_name} öğesi tıklandı!")
break
except Exception as e:
print(f"Tıklama işlemi başarısız oldu: {str(e)}")
if found_clickable:
break
# Tarayıcıyı kapatmıyoruz, kullanıcı manuel olarak kapatana kadar açık kalacak
input("Tarayıcıyı manuel olarak kapatın ve devam etmek için Enter'a basın...")import time
import easyocr
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.chrome.service import Service
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager
from PIL import Image, ImageEnhance
import numpy as np
from ultralytics import YOLO
import os
import cv2
# EasyOCR okuyucusunu oluşturun
okuyucu = easyocr.Reader(['en'], gpu=False) # 'en' sadece İngilizce için, GPU kullanmıyoruz
# WebDriver otomatik olarak en uygun sürümü indirir
servis = Service(ChromeDriverManager().install())
# Chrome options ile dil ayarını yapalım
chrome_opsiyonlari = Options()
chrome_opsiyonlari.add_argument("--lang=en") # Tarayıcının dilini İngilizce yap
# WebDriver'ı başlatıyoruz
surucu = webdriver.Chrome(service=servis, options=chrome_opsiyonlari)
# reCAPTCHA sayfasına git
surucu.get("https://portmap.io/register") # Buraya reCAPTCHA içeren URL'yi yazabilirsiniz
# Sayfanın yüklenmesini bekleyin
time.sleep(2)
# Sayfada reCAPTCHA iframe'ine geçiş yapalım
iframe = WebDriverWait(surucu, 10).until(EC.frame_to_be_available_and_switch_to_it(
(By.XPATH, "//iframe[contains(@title, 'reCAPTCHA')]")
))
# reCAPTCHA'nın "Ben robot değilim" kutusuna tıklıyoruz
captcha_butonu = WebDriverWait(surucu, 10).until(EC.element_to_be_clickable(
(By.CLASS_NAME, 'recaptcha-checkbox')
))
captcha_butonu.click()
# reCAPTCHA doğrulamasını bekliyoruz
time.sleep(5) # Bu süre, sayfa ve reCAPTCHA doğrulamasının tamamlanması için yeterli olacaktır
# Eğer "Ben robot değilim" butonuna tıklanmışsa ve reCAPTCHA doğrulaması başarılı olmuşsa
# Ana içeriğe dönüyoruz (iframe'den çıkıyoruz)
surucu.switch_to.default_content()
# Burada sayfanın geri kalan kısmındaki diğer işlemleri yapabilirsiniz
# Örneğin, ekranda görselleri kaydetmek, OCR uygulamak, nesne tespiti yapmak vs.
# Bu aşamada bir örnek olarak, sayfanın ekran görüntüsünü kaydedelim
ekran_goruntusu_yolu = "recaptcha_screenshot.png"
surucu.save_screenshot(ekran_goruntusu_yolu)
print(f"reCAPTCHA ekran görüntüsü kaydedildi: {ekran_goruntusu_yolu}")
# Ekran görüntüsünü işlemek ve OCR yapmak için örnek
resim = Image.open(ekran_goruntusu_yolu)
guc = ImageEnhance.Contrast(resim)
resim = guc.enhance(2.0) # Kontrast artırma
resim_cv = np.array(resim)
# Görüntüyü gri tonlama ve ikili eşikleme işlemi yapalım
gri_resim = cv2.cvtColor(resim_cv, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
_, thresh_resim = cv2.threshold(gri_resim, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY)
islenmis_resim = Image.fromarray(thresh_resim)
# OCR işlemine başla
ocr_sonuc = []
resim = Image.open(ekran_goruntusu_yolu)
sonuc = okuyucu.readtext(np.array(islenmis_resim))
# OCR sonuçlarını yazdırıyoruz
for tespit in sonuc:
print(f"Metin: {tespit[1]}")
ocr_sonuc.append(tespit[1])
# YOLOv8 modelini çalıştırarak nesneleri tespit et
model = YOLO('yolov8x.pt') # YOLOv8 modelini yükleyin
sonuclar = model(ekran_goruntusu_yolu) # Modeli çalıştırıyoruz ve sonuçları alıyoruz
# Tespit edilen nesneleri kontrol et ve uygun olan nesneye tıklamayı simüle et
bulunan_tiklanabilir = False
for sonuc in sonuclar:
for kutu in sonuc.boxes:
sinif_adi = sonuc.names[int(kutu.cls)]
print(f"Yolov8 - Tespit Edilen Nesne: {sinif_adi} (Box: {kutu.xyxy})")
# Eğer nesnenin adı OCR'den alınan tıklanacak metni içeriyorsa
if 'skip' in sinif_adi.lower(): # Mesela OCR sonucu ile karşılaştırma yapabiliriz
x1, y1, x2, y2 = kutu.xyxy.tolist()
tikla_x = (x1 + x2) / 2
tikla_y = (y1 + y2) / 2
# JavaScript ile tıklama simülasyonu
surucu.execute_script(f"window.scrollTo({tikla_x}, {tikla_y});")
time.sleep(0.5)
# Mouse tıklama simülasyonu
ActionChains(surucu).move_by_offset(tikla_x, tikla_y).click().perform()
bulunan_tiklanabilir = True
print(f"{sinif_adi} öğesi tıklandı!")
break
if bulunan_tiklanabilir:
break
# Tarayıcıyı manuel olarak kapatana kadar açık kalacak
input("Tarayıcıyı manuel olarak kapatın ve devam etmek için Enter'a basın...")Hocam kod bende çalışmadı ilk attığımdaki gibi siteye gitti ocr ile analiz yaptı metinleri konsola yazdı görselleri ve kordinatlarını testpit etti ama recapthaya tıklayamadı siz kendi cihazınızda denediniz mi?
Hocam deneme fırsatım olmadı sadece bir iki düzenleme yapıp attım. @an0un hocam daha iyi anlar.
