Los BLS CAPTCHA presentan una cuadrícula de imágenes de 3 × 3 con un código de instrucción numérico. El usuario debe seleccionar celdas que coincidan con la instrucción. CaptchaAI resuelve BLS CAPTCHA con 100% de precisión: esta guía cubre cómo extraer la cuadrícula, leer el código de instrucciones y enviar todo a la API.
Cómo funcionan los BLS CAPTCHA
Un BLS CAPTCHA muestra:
- Una cuadrícula de 3×3 que contiene 9 celdas de imagen
- Un código de instrucción numérico (por ejemplo, 664, 123, 546) que especifica qué celdas seleccionar
- Las celdas están numeradas de izquierda a derecha y de arriba a abajo:
1 2 3
4 5 6
7 8 9
El código de instrucción le dice al solucionador qué patrón buscar. La respuesta es una serie de índices de celdas (1 a 9) que coinciden.
Paso 1: extraiga imágenes de cuadrícula y código de instrucciones
Pitón (selenio)
import base64
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
driver = webdriver.Chrome()
driver.get("https://example.com/bls-protected-page")
# Find the grid container
grid_cells = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, ".captcha-grid img")
images = []
for cell in grid_cells:
src = cell.get_attribute("src")
if src.startswith("data:image"):
images.append(src)
else:
# Download and convert to base64
import requests
img_data = requests.get(src).content
b64 = base64.b64encode(img_data).decode()
images.append(f"data:image/png;base64,{b64}")
# Extract the instruction code
instruction_el = driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, ".captcha-instruction")
instruction_code = instruction_el.text.strip()
# e.g., "664" or parsed from "Select all boxes with number 664"
import re
code_match = re.search(r'(\d{3,})', instruction_code)
instruction = code_match.group(1) if code_match else instruction_code
print(f"Instruction: {instruction}")
print(f"Images extracted: {len(images)}")
JavaScript (titiritero)
const puppeteer = require('puppeteer');
const browser = await puppeteer.launch();
const page = await browser.newPage();
await page.goto('https://example.com/bls-protected-page');
// Extract grid images as base64
const images = await page.evaluate(() => {
const cells = document.querySelectorAll('.captcha-grid img');
return Array.from(cells).map(img => {
const canvas = document.createElement('canvas');
canvas.width = img.naturalWidth;
canvas.height = img.naturalHeight;
canvas.getContext('2d').drawImage(img, 0, 0);
return canvas.toDataURL('image/png');
});
});
// Extract instruction code
const instruction = await page.evaluate(() => {
const el = document.querySelector('.captcha-instruction');
const match = el.textContent.match(/(\d{3,})/);
return match ? match[1] : el.textContent.trim();
});
console.log(`Instruction: ${instruction}, Images: ${images.length}`);
Paso 2: enviar a CaptchaAI
El solucionador BLS requiere method=bls, el código instructions y las 9 imágenes como image_base64_1 a image_base64_9.
pitón
import requests
import time
import json
API_KEY = "YOUR_API_KEY"
# Prepare submission data
data = {
"key": API_KEY,
"method": "bls",
"instructions": instruction,
"json": "1",
}
# Add all 9 images
files = {}
for i, img in enumerate(images):
files[f"image_base64_{i+1}"] = (None, img)
# Submit
resp = requests.post(
"https://ocr.captchaai.com/in.php",
data=data,
files=files
).json()
if resp["status"] != 1:
raise Exception(f"Submit error: {resp['request']}")
task_id = resp["request"]
print(f"Task ID: {task_id}")
# Poll for result
for _ in range(20):
time.sleep(5)
result = requests.get("https://ocr.captchaai.com/res.php", params={
"key": API_KEY, "action": "get", "id": task_id, "json": "1"
}).json()
if result["status"] == 1:
solution = json.loads(result["request"])
print(f"Selected cells: {solution}") # e.g., [1, 4, 7, 8]
break
if result["request"] != "CAPCHA_NOT_READY":
raise Exception(f"Error: {result['request']}")
javascript
const axios = require('axios');
const FormData = require('form-data');
const form = new FormData();
form.append('key', 'YOUR_API_KEY');
form.append('method', 'bls');
form.append('instructions', instruction);
form.append('json', '1');
images.forEach((img, i) => {
form.append(`image_base64_${i + 1}`, img);
});
const submit = await axios.post('https://ocr.captchaai.com/in.php', form, {
headers: form.getHeaders(),
});
const taskId = submit.data.request;
// Poll
let solution = null;
for (let i = 0; i < 20; i++) {
await new Promise(r => setTimeout(r, 5000));
const poll = await axios.get('https://ocr.captchaai.com/res.php', {
params: { key: 'YOUR_API_KEY', action: 'get', id: taskId, json: 1 }
});
if (poll.data.status === 1) {
solution = JSON.parse(poll.data.request);
break;
}
}
console.log('Selected cells:', solution); // e.g., [2, 4, 7]
Paso 3: haz clic en las celdas resueltas
# Selenium — click the cells returned by CaptchaAI
grid_cells = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, ".captcha-grid .cell")
for cell_index in solution:
# cell_index is 1-based
grid_cells[cell_index - 1].click()
# Submit the form
submit_btn = driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, ".captcha-submit")
submit_btn.click()
// Puppeteer
const cells = await page.$$('.captcha-grid .cell');
for (const idx of solution) {
await cells[idx - 1].click();
}
await page.click('.captcha-submit');
Flujo de trabajo completo
def solve_bls_captcha(driver, api_key):
"""Extract, solve, and submit a BLS CAPTCHA."""
import base64, requests, time, json, re
# 1. Extract images
grid_cells = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, ".captcha-grid img")
images = []
for cell in grid_cells:
src = cell.get_attribute("src")
if src.startswith("data:image"):
images.append(src)
else:
img_data = requests.get(src).content
b64 = base64.b64encode(img_data).decode()
images.append(f"data:image/png;base64,{b64}")
# 2. Extract instruction
el = driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, ".captcha-instruction")
match = re.search(r'(\d{3,})', el.text)
instruction = match.group(1)
# 3. Submit to CaptchaAI
data = {"key": api_key, "method": "bls", "instructions": instruction, "json": "1"}
files = {f"image_base64_{i+1}": (None, img) for i, img in enumerate(images)}
resp = requests.post("https://ocr.captchaai.com/in.php", data=data, files=files).json()
task_id = resp["request"]
# 4. Poll
for _ in range(20):
time.sleep(5)
result = requests.get("https://ocr.captchaai.com/res.php", params={
"key": api_key, "action": "get", "id": task_id, "json": "1"
}).json()
if result["status"] == 1:
solution = json.loads(result["request"])
break
# 5. Click cells
clickable = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, ".captcha-grid .cell")
for idx in solution:
clickable[idx - 1].click()
return solution
Solución de problemas
| problema | causa | Solución |
|---|---|---|
ERROR_BAD_PARAMETERS |
Faltan imágenes o no hay instrucciones | Asegúrese de que las 9 imágenes sean URI de datos base64 válidos |
| Celdas incorrectas seleccionadas | Mapeo incorrecto de celda a índice | Verifique que las celdas estén numeradas del 1 al 9 de izquierda a derecha y de arriba a abajo |
| Las imágenes no se cargan | Restricción de origen cruzado | Descargue imágenes del lado del servidor y conviértalas a base64 |
| Código de instrucción vacío | Instrucción oculta en la imagen. | Extraiga el texto de las instrucciones o realice OCR en la imagen de las instrucciones. |
Preguntas frecuentes
¿Qué significa el código de instrucción BLS?
El código de instrucción (por ejemplo, "664") le indica al CAPTCHA qué celdas contienen contenido coincidente. CaptchaAI lo analiza; no es necesario que usted interprete el código usted mismo.
¿Qué tan preciso es CaptchaAI para BLS?
CaptchaAI informa una precisión del 100% para BLS CAPTCHA.
Resuelva BLS CAPTCHA con CaptchaAI: 100% de precisión
Obtenga su clave API encaptchaai.com.
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