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 预测速度在GTX1070ti上能达到30ms，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、对从存在验证码的网页抓包获取验证码的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。
3、使用yolo对图片物体进行分类定位，得到文字描述的物体坐标
4、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。
5、有了validate就可以和gt，challenge一起交给需要登录的网站做验证了。