【CPU 30ms】极验九宫格识别 附带接口

前言

极验九宫格是如何实现的呢?大致可以分为几个步骤,把整张图片根据需求分割成10份,其中包括:小标题+9张图。直接将文本和图片一同训练即可,新鲜出炉可测试,接口如下。

测试接口

测评机器
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

请求接口:

请求地址 Content-Type 参数形式 请求方法
http://152.136.181.66:19099/captcha/v1 application/json JSON POST

具体参数:

参数名 必选 类型 说明
image Yes String Base64 编码

Python请求示例:

import base64
import requests
with open(r"1.jpg", "rb") as f:
    img_bytes = f.read()
r = requests.post("http://152.136.181.66:19099/captcha/v1", json={
    "image": base64.b64encode(img_bytes).decode(), 
})

返回样例:

{
    "message":"锅,积木,锅,锅,积木,积木,梅花鹿,梳子,瓢虫,老虎",
    "code":0,
    "success":true,
    "uid":"f4114ea4-d496-11ea-8fc0-5254009b5048"
}

一共十组对象,首个对象为小标题,后面依次排序从左至右,从上至下。

测试原图
在这里插入图片描述
其中图6错误得识别为梅花鹿,为了告诉大家,即使深度学习也不一定能100%准确,不过测试接口的识别率应该是很高了,有网友跟我说测试通过率高达99%。

我们来康康性能:
在这里插入图片描述
一次性识别了10张图,还是一如既往的快,CPU总耗时不过30毫秒,也就是说平均一张图花费3毫秒。

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