使用 Python 和 CaptchaAI 解决 BLS 验证码

BLS 验证码不能整张截图丢给接口。把 3×3 里的 9 个格子分别转成 base64，连同页面上那串数字指令（例如 664）一起提交，接口返回该点哪几格，再用 Selenium 逐个点掉。官方给出的 BLS 识别耗时上限是 <1 秒，拖时间的通常是取图和轮询间隔。

动手前的准备

国内拉包慢可以加镜像参数，例如 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple；ChromeDriver 版本要与本机 Chrome 对齐。

BLS 验证码的判定规则

BLS 给出一个 3×3 网格，每格一张小图，另有一串数字指令（例如 664）指明该选哪几格。格子从左到右、从上到下编号：

1 | 2 | 3
---------
4 | 5 | 6
---------
7 | 8 | 9

接口返回的是 1–9 的格子编号，而 Selenium 元素列表从 0 开始，中间必须减一。指令码原样提交，不要自行改写。

第一步：取出 9 张格子图和指令码

读出指令文本，再把 9 个 img 元素逐个转成 base64 data URI。内联的 data: 和外链 URL 两种都要处理，JPG、PNG、GIF 均可。取图前加一次显式等待，别把占位图提交上去。

import base64
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By

driver = webdriver.Chrome()
driver.get("https://example.com/bls-form")

# Get the instruction code
instruction = driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, ".bls-instruction").text
# e.g., "664"

# Get all 9 grid cell images as base64
cells = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, ".bls-grid img")
images = []
for cell in cells:
    src = cell.get_attribute("src")
    if src.startswith("data:"):
        images.append(src)
    else:
        img_data = requests.get(src).content
        b64 = base64.b64encode(img_data).decode()
        images.append(f"data:image/png;base64,{b64}")

第二步：把整组图片提交给 CaptchaAI

提交走 in.php，method 固定为 bls。9 张图分别放进 image_base64_1 到 image_base64_9，用 multipart 表单发送，instructions 填刚读到的数字串。加 json=1 拿结构化响应，成功时 request 就是任务 ID。九张必须一次传齐，少一张直接判参数错误。

import requests
import time
import json

API_KEY = "YOUR_API_KEY"

# Build the 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)

response = requests.post("https://ocr.captchaai.com/in.php", data=data, files=files)
result = response.json()

if result["status"] != 1:
    raise Exception(f"Submit failed: {result['request']}")

task_id = result["request"]
print(f"Task submitted: {task_id}")

第三步：轮询 res.php 取回识别结果

先等 5 秒再轮询 res.php，之后每 5 秒一次，最多 30 次。CAPCHA_NOT_READY 表示还在处理，其他错误码要立刻抛出。完成后 request 是一个 JSON 数组，例如 [1, 4, 7, 8]。

time.sleep(5)

for _ in range(30):
    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:
        selected_cells = json.loads(result["request"])
        print(f"Selected cells: {selected_cells}")
        # e.g., [1, 4, 7, 8]
        break

    if result["request"] != "CAPCHA_NOT_READY":
        raise Exception(f"Error: {result['request']}")

    time.sleep(5)

第四步：按编号点击并提交表单

轮询期间页面若刷新过，cells 引用会失效，点击前重新定位一次更稳。

# Click the identified cells (0-indexed in Selenium)
for cell_number in selected_cells:
    idx = cell_number - 1  # Convert to 0-based index
    cells[idx].click()

# Submit the form
driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, ".bls-submit").click()
print("BLS CAPTCHA solved and submitted")

完整脚本

四步拼起来就是下面这段，改掉 API Key 和三个选择器即可。

import requests
import time
import json
import base64
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By

API_KEY = "YOUR_API_KEY"

# 1. Load the page
driver = webdriver.Chrome()
driver.get("https://example.com/bls-form")

# 2. Extract instruction and images
instruction = driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, ".bls-instruction").text
cells = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, ".bls-grid img")
images = []
for cell in cells:
    src = cell.get_attribute("src")
    if src.startswith("data:"):
        images.append(src)
    else:
        img_data = requests.get(src).content
        b64 = base64.b64encode(img_data).decode()
        images.append(f"data:image/png;base64,{b64}")

# 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)}
submit = requests.post("https://ocr.captchaai.com/in.php", data=data, files=files).json()
task_id = submit["request"]

# 4. Poll for result
time.sleep(5)
for _ in range(30):
    poll = requests.get("https://ocr.captchaai.com/res.php", params={
        "key": API_KEY, "action": "get", "id": task_id, "json": 1
    }).json()
    if poll["status"] == 1:
        selected = json.loads(poll["request"])
        break
    if poll["request"] != "CAPCHA_NOT_READY":
        raise Exception(poll["request"])
    time.sleep(5)

# 5. Click and submit
for cell_num in selected:
    cells[cell_num - 1].click()
driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, ".bls-submit").click()
print(f"Solved: clicked cells {selected}")
driver.quit()

预期输出：

Solved: clicked cells [1, 4, 7, 8]

常见错误码与处理

BLS 识别要买哪一档套餐

CaptchaAI 按并发线程计费，套餐内识别次数不限。看的是同一时刻在途的任务数，不是一天跑多少次。

• BASIC（$15/月，5 线程）：同步脚本单进程只占 1 个线程。
• STANDARD（$30/月，15 线程）：多进程并行跑一批页面。
• ADVANCE（$90/月，50 线程）：并发几十路的常驻任务。

BLS 耗时上限只有 <1 秒，线程周转快，同样线程数下的吞吐远高于 <60 秒的 reCAPTCHA v2。

国内为什么不好找 BLS 样本

国内站点主流是 GeeTest（极验）、网易易盾、腾讯防水墙这类滑块与点选，BLS 多见于面向国际业务的系统，本地不好找样本。先在自己的 staging 页面搭个 3×3 网格，把选择器和点击逻辑跑通，再接真实页面更省事。

只在你自有或已获授权的系统上跑这类自动化，并遵守 robots 协议与 PIPL 的相关要求。

常见问题

BLS 用哪个 method？和图片验证码一样吗？

不一样。BLS 走 method=bls，普通图片验证码和九宫格走 post。写错了会直接报参数错误。

指令码取不到，可以不传 instructions 吗？

不能，指令是判定该选哪几格的唯一依据。先看它是文本节点还是图片；是图片就先 OCR 识别再填进 instructions。

一个 BASIC 套餐能同时跑几个 BLS 任务？

5 个。BASIC（$15/月，5 线程）指 5 个并发在途任务，次数不限。同步脚本单进程只占 1 路，想跑满得开多进程。

hCaptcha 和 GeeTest v4 能用 CaptchaAI 识别吗？

都不支持，GeeTest v4 官方标注为即将支持。可用的是 reCAPTCHA 全系、Cloudflare Turnstile 与 Challenge、GeeTest v3，以及图片、九宫格和 BLS。

相关指南

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