一、抓取网站图片时，常见的反爬虫技术包括以下几种：
1. User-Agent检测：服务器会检测请求头中的User-Agent是否为浏览器的标准User-Agent。如果不是，则判断为爬虫而阻止抓取。
2. 频率限制：在一定时间内限制访问次数，超过限制则暂时禁止访问。这样可以防止爬虫在短时间内连续抓取大量数据，减小服务器压力。
3. 隐藏数据：将需要抓取的图片资源隐藏在一些异步加载的请求中，而这些请求需要通过JavaScript才能被执行。如果简单地只使用爬虫程序，很难成功抓取这些数据。
4. 图片防盗链：通过设置Referer字段，判断请求是从哪个来源发起的，如果来源不在白名单内则禁止访问图片资源。因此，在抓取网站图片时，需要设置请求头中的Referer字段。
5. 验证码：有些网站为了防止被爬虫抓取，会设置验证码，必须正确输入验证码才能继续操作。这种技术比较麻烦，需要手动输入验证码才能继续进行抓取。
以上是常见的几种反爬虫技术，但并不是所有的网站都会使用这些技术，实际情况需要具体分析。在抓取网站图片时，应该尊重网站的规则，并且合法使用数据。
二、针对以上几种反爬虫手段，我们可以通过编写代码来解决，下面是一些常用的解决方法：
1. User-Agent检测：修改请求头中的User-Agent字段，将其设置为浏览器的标准User-Agent，或者设置为网站允许的User-Agent，避免被识别为爬虫。Python中可以使用requests库的headers参数来设置请求头。
2. 频率限制：可以通过设置请求间隔时间来避免频繁请求。也可以采用代理IP和分布式爬虫的方式，使得每个爬虫请求的频率更低，从而不容易被封禁。Python中可以使用time.sleep()函数来控制请求间隔时间，并使用代理池或分布式爬虫框架对IP进行管理。
3. 隐藏数据：可以使用Selenium和PhantomJS等无头浏览器模拟JavaScript渲染，直接获取异步加载的请求返回的HTML页面。Python中可以使用selenium库，并结合Xpath或CSS选择器来定位需要的元素。
4. 图片防盗链：可以在请求头中设置Referer字段，将来源设置为网站本身，从而绕过防盗链的限制。Python中可以使用requests库的headers参数来设置Referer字段。
5. 验证码：可以使用OCR技术自动识别图像验证码，或者使用第三方验证码识别服务进行处理。Python中可以使用Pillow、Tesseract等图像处理和OCR识别库来实现验证码识别。
综上所述，我们可以通过代码解决网站反爬虫技术的限制，但是需要注意，一定要遵守法律法规和网站的规则，不得进行非法的数据获取和使用行为。
更多抓取图片软件都是使用代理IP来应对网页反爬虫机制，可参考这篇文章：抓取网页图片项目的一些感悟_SF引流的博客-CSDN博客