Перейти к основному содержанию
В данной статье будет представлена инструкция по интеграции API для распознавания цифровых английских капчи, основанная на технологиях глубокого обучения, которая может использоваться для распознавания капчи с переменной длиной. Входные данные — изображение капчи, выходные данные — результат распознавания капчи.

​
Процесс подачи заявки

Чтобы использовать API, сначала необходимо перейти на страницу API для распознавания цифровых английских капчи и подать заявку на соответствующую услугу. После перехода на страницу нажмите кнопку «Acquire», как показано на изображении: Если вы еще не вошли в систему или не зарегистрированы, вас автоматически перенаправит на страницу входа, где вы сможете зарегистрироваться и войти в систему. После регистрации и входа вы будете автоматически возвращены на текущую страницу. При первой подаче заявки предоставляется бесплатный лимит, который позволяет бесплатно использовать данный API.

​
Основное использование

Сначала ознакомьтесь с основным способом использования, который заключается в том, что необходимо ввести изображение капчи с переменной длиной, чтобы получить обработанный результат. Сначала нужно просто передать поле image, которое представляет собой конкретное изображение капчи, как показано на изображении:

Затем необходимо преобразовать изображение капчи в кодировку Base64. Для преобразования в кодировку Base64 рекомендуется использовать плагин для браузера Google Chrome FeHelper, подробности использования можно увидеть на следующем изображении:

После этого вы можете скопировать кодировку Base64, полученную с помощью плагина FeHelper, помните, что она не должна содержать префикс data:image/png;base64, конкретное содержимое выглядит следующим образом:

Как видно, здесь мы установили заголовки запроса, включая:
  • accept: формат ответа, который вы хотите получить, здесь указано application/json, то есть формат JSON.
  • authorization: ключ для вызова API, который можно выбрать из выпадающего списка после подачи заявки.
Также установлен тело запроса, включая:
  • image: изображение капчи в кодировке Base64 (без префикса data:image/png;base64).
После выбора вы можете заметить, что справа также сгенерирован соответствующий код, как показано на изображении:

Нажмите кнопку «Try», чтобы провести тестирование, как показано на изображении, и вы получите следующий результат: 
{
  "text": "7364"
}
Возвращаемый результат содержит несколько полей, описание которых приведено ниже:
  • text: текстовое содержимое, полученное в результате обработки изображения капчи с переменной длиной.
Как видно, мы получили результат распознавания изображения капчи с переменной длиной, и нам нужно просто использовать текстовое содержимое из поля text для прохождения проверки. Кроме того, если вы хотите сгенерировать соответствующий код для интеграции, вы можете просто скопировать его, например, код CURL выглядит следующим образом: 
curl -X POST 'https://api.acedata.cloud/captcha/recognition/image2text' \
-H 'accept: application/json' \
-H 'authorization: Bearer {token}' \
-H 'content-type: application/json' \
-d '{
  "image": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAgUAAAE3CAYAAAA6xjI2AAAAAX..."
}'
Код для интеграции на Python выглядит следующим образом: 
import requests

url = "https://api.acedata.cloud/captcha/recognition/image2text"

headers = {
    "accept": "application/json",
    "authorization": "Bearer {token}",
    "content-type": "application/json"
}

payload = {
    "image": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAgUAAAE3CAYAAAA6xjI2AAAAAX..."
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.text)

​
Обработка ошибок

При вызове API, если возникнет ошибка, API вернет соответствующий код ошибки и информацию. Например:
  • 400 token_mismatched: Неверный запрос, возможно, из-за отсутствия или недействительных параметров.
  • 400 api_not_implemented: Неверный запрос, возможно, из-за отсутствия или недействительных параметров.
  • 401 invalid_token: Неавторизовано, недействительный или отсутствующий токен авторизации.
  • 429 too_many_requests: Слишком много запросов, вы превысили лимит частоты.
  • 500 api_error: Внутренняя ошибка сервера, что-то пошло не так на сервере.

​
Пример ответа об ошибке

{
  "success": false,
  "error": {
    "code": "api_error",
    "message": "fetch failed"
  },
  "trace_id": "2cf86e86-22a4-46e1-ac2f-032c0f2a4e89"
}

​
Заключение

С помощью данного документа вы узнали, как использовать API для распознавания цифровых английских капчи, который может быть использован для распознавания капчи с переменной длиной. Вводите изображение капчи, получайте результат распознавания. Надеемся, что данный документ поможет вам лучше интегрировать и использовать данный API. Если у вас есть какие-либо вопросы, пожалуйста, не стесняйтесь обращаться в нашу техническую поддержку.