テキストキャプチャの自動認識 (ImageToText)

テキストキャプチャは、最初のクラシックなキャプチャであり、現在でもいくつかのサイトで使用されています。ユーザーは画像に表示されている文字や数字を入力するよう求められます。テキストの文字列は、色やノイズのフィルターによって歪められ、文字が消されたり、斜めにされたりして、コンピュータープログラムが認識しにくくなっています。

なぜ CapMonster Cloud が選ばれるのか？

安定性

自動CAPTCHA解決により、高負荷時でも途切れないパフォーマンスを実現

最高の精度

複雑なCAPTCHAタイプでも最大99%の成功率

スケーラビリティ

高い速度と安定性を保ちながら、増加する負荷にも対応可能

すぐに開始

API統合やブラウザ拡張用のコード例付きライブラリをすぐに利用可能

アフィリエイトプログラム

CapMonster Cloudをあなたのソフトウェアに統合し、ユーザー支出の最大30％を獲得

ボーナスプログラム

解決されたCAPTCHAの量に応じて最大15％のボーナスを残高に加算

透明な料金設定

成功したCAPTCHAのみに課金され、隠れた料金は一切なし

業界リーダーの信頼

世界中の1000社以上の企業に信頼されています

サポート

迅速で丁寧なヘルプとセットアップ支援

Text CAPTCHA (ImageToText)ソリューションの価格

キャプチャ

1,000あたりの価格

成功のポイント

Text CAPTCHA

99%

$ 0.30

1kトークン

99%

Text CAPTCHA (ImageToText) の種類

シンプル

シンプルなテキストキャプチャは、追加なしで1つの単語で構成されています。

複雑

複雑なテキストキャプチャには、追加の単語、異なる大文字と小文字、さまざまな記号が含まれる場合があります。

認識モジュール

キャプチャ認識モジュールは、Google、SolveMedia、WhatsApp などの特定のサービスで作業する際に特に役立ちます。これを使用することで、キャプチャ解決の速度が向上し、精度が改善され、エラーのリスクが軽減されます。CapMonster Cloud にはすでに利用可能なモジュールがあり、そのリストはドキュメントで確認できます。必要に応じて、必要なキャプチャのサンプルを送信していただければ、専用の個別モジュールをトレーニングします。

テキストキャプチャの例

テキストキャプチャの解決方法

Dashboard

CapMonster Cloud API

クリックまたはトークンによる解決

Extension

Chrome用の拡張機能

クリックまたはトークンによる解決

Extension

Firefox用の拡張機能

クリックまたはトークンによる解決

Captcha 解決手順

1 番目のステップ

CapMonster Cloud ウェブサイトで登録し、Captcha の解決を始めましょう

2 番目のステップ

API キーを Captcha 認識ソフトウェア（例: CapMonster Cloud 拡張機能）にコピーしてください

3 番目のステップ

Captcha を自動認識のために送信します

4 番目のステップ

高速で解決された Captcha を取得します

Text CAPTCHA (ImageToText) を自動認識するための SDK


// https://github.com/ZennoLab/capmonstercloud-client-js

import { CapMonsterCloudClientFactory, ClientOptions, ImageToTextRequest } from '@zennolab_com/capmonstercloud-client';

document.addEventListener('DOMContentLoaded', async () => {
  const cmcClient = CapMonsterCloudClientFactory.Create(new ClientOptions({ clientKey: '<your capmonster.cloud API key>' }));
  console.log(await cmcClient.getBalance());

  const imageToTextRequest = new ImageToTextRequest({
    body: 'some base64 body',
    CapMonsterModule: CapMonsterModules.YandexWave,
    Case: true,
    numeric: 1,
    recognizingThreshold: 65,
    math: false,
  });

  console.log(await cmcClient.Solve(imageToTextRequest));
});