> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.acedata.cloud/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Инструкция по интеграции API для распознавания цифровых английских капчи > Recognition of English numerical verification codes API guide - Ace Data Cloud В этой 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 для распознавания цифровых английских капчи, сначала перейдите в [консоль Ace Data Cloud](https://platform.acedata.cloud/console/applications), чтобы получить ваш API Token и сохранить его на всякий случай. ![](https://cdn.acedata.cloud/5hmkdg.jpg) Если вы еще не вошли в систему или не зарегистрированы, вас автоматически перенаправит на страницу входа, где вас пригласят зарегистрироваться и войти. После завершения вы будете автоматически возвращены на текущую страницу. **Один API Token позволяет использовать все услуги платформы, не нужно отдельно запрашивать для каждой услуги.** При первом запросе предоставляется бесплатный лимит, чтобы вы могли попробовать; если лимит исчерпан, вы можете пополнить общий баланс в [консоли](https://platform.acedata.cloud/console/coin). > 📘 Полная документация: [API для распознавания цифровых английских капчи →](https://platform.acedata.cloud/documents/captcha-recognition-image2text) ## Основное использование Сначала ознакомьтесь с основным способом использования: вам нужно ввести изображение капчи с переменной длиной, и вы получите обработанный результат. Сначала необходимо просто передать поле `image`, которое представляет собой конкретное изображение капчи, как показано на рисунке:

Затем нам нужно 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, мы настроили заголовки запроса, включая: * `accept`: формат ответа, который вы хотите получить, здесь указано `application/json`, то есть формат JSON. * `authorization`: ключ для вызова API, после запроса вы можете выбрать его из выпадающего списка. Также настроено 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 рисунке:

Нажмите кнопку «Try», чтобы провести тестирование, как показано на рисунке, и мы получили следующий результат: ```json theme={null} { "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`, чтобы пройти проверку. Кроме того, если вы хотите сгенерировать соответствующий код для интеграции, вы можете просто скопировать его, например, код CURL выглядит следующим образом: ```shell theme={null} 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: ```python theme={null} 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) ``` ## Асинхронный режим (async) По умолчанию API работает в синхронном блокирующем режиме: один запрос будет ждать, пока не завершится обработка результата распознавания. Если вы используете несколько ротаций капчи (multi-solver rotation) и хотите «сразу получить task\_id после отправки задачи, чтобы сначала переключиться на другие капчи, а затем вернуться за результатом», вы можете передать `async: true` в теле запроса. При передаче `async: true` интерфейс сразу вернет `task_id`, не блокируя ожидание: ```shell theme={null} 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...", "async": true }' ``` ```json theme={null} { "success": true, "task_id": "61138bb6-19aa-11ec-a9c8-0242ac110002", "trace_id": "2efa9340-b21b-4e26-9e14-4aac95f343ab", "status": "processing" } ``` Затем используйте этот `task_id` для опроса `POST /captcha/tasks` (рекомендуется каждые 3-5 секунд), чтобы получить результат: ```shell theme={null} curl -X POST 'https://api.acedata.cloud/captcha/tasks' \ -H 'accept: application/json' \ -H 'authorization: Bearer {token}' \ -H 'content-type: application/json' \ -d '{ "task_id": "61138bb6-19aa-11ec-a9c8-0242ac110002" }' ``` Во время обработки будет возвращен `status: processing`: ```json theme={null} { "success": true, "task_id": "61138bb6-19aa-11ec-a9c8-0242ac110002", "status": "processing" } ``` После завершения обработки будет возвращен `status: ready` и результат распознавания `text` (структура полей полностью совпадает с синхронным режимом): ```json theme={null} { "success": true, "task_id": "61138bb6-19aa-11ec-a9c8-0242ac110002", "status": "ready", "text": "7364" } ``` Условия оплаты: в асинхронном режиме создание задачи и опрос «в процессе обработки» не тарифицируются; **только при успешном получении результата распознавания взимается плата один раз** (по той же цене, что и в синхронном режиме). Поэтому отмена незавершенных задач в ротации не приведет к расходам. `/captcha/tasks` универсален для всех интерфейсов капчи (token и recognition серии), можно использовать один и тот же `task_id` для опроса. ## 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 ```json theme={null} { "success": false, "error": { "code": "api_error", "message": "не удалось получить" }, "trace_id": "2cf86e86-22a4-46e1-ac2f-032c0f2a4e89" } ``` ## Заключение С помощью этого документа вы узнали, как использовать API для распознавания цифровых английских капчи, который может быть использован для распознавания капчи с переменной длиной. Введите содержимое изображения капчи, получите результат капчи. Надеемся, что этот документ поможет вам лучше интегрировать и использовать данный API. Если у вас есть какие-либо вопросы, пожалуйста, не стесняйтесь обращаться в нашу техническую поддержку.