README.md

KazeCaptchaAPI

还在手搓图像验证码识别、计算滑块验证码的偏移距离吗？或是说在你所要使用的编程语言不方便调用OpenCV来进行验证码识别操作？不如试试这个项目，部署一个在线识别验证码接口到你的个人服务器上，无论你所使用什么工具，只需发起一个简单的POST请求，携带你自动获取到的验证码图片，即可在你的服务器上远程处理，并响应给你所需要的识别结果。

在线体验（限时开放）：https://vc.uc1.icu

1. 滑块距离识别基于：opencv-python

2. 图像内容识别基于：ddddocr

3. 开发框架使用：Flask

部署

开发环境

拉取源码

git clone https://github.com/4444TENSEI/KazeCaptchaAPI.git

安装依赖

pip install -r requirements.txt

启动

py main.py

默认启动端口号8446，可以在config.ini自行修改，带有几个简单的静态示例页面，服务面板用宝塔比较方便只需简单配置。

http://localhost:8446

部署到服务器

将源码压缩包保存到服务器后，用某面板几步就操作部署好了。但由于opencv-python包和ddddocr包的依赖较大，网速不好的安装可能需要十分钟左右，这个速度就看你服务器的带宽和地理位置在哪了。

接口文档

• 本地查看：/docs/swagger.html

• 手动导入：将项目目录下的/docs/swagger.json导入到你常用的接口测试工具，例如Apifox、Apipost、Postman，格式为OpenAPI3.0/Swagger。

配置文件

项目根目录下的config.ini，暂时只有3个配置，分别是Debug开关、文件单次上传大小限制（byte）、服务运行端口号。

[app]
DEBUG = True
MAX_CONTENT_LENGTH = 524288
PORT = 8446

其他实现的功能

• IP访问日志：自动记录访问者IP与响应结果产生到./运行日志.log文件，默认设置为最大5MB和保留7天。需修改则查看/common/middleware/log.py。
• 上传大小限制：使用flask自带的app.config配置。
• 细分到每一个路由的请求频繁限制：/common/middleware/frequency.py，使用方式是在要做限流的接口路由函数上方，参考修改👇

# 导入本地写好的中间件
from common.middleware.frequency import kaze_frequency
# 限制同一IP每分钟最多请求20次此路由
@kaze_frequency("20 per minute")

测试

这里有几张图片，保存到设备中，访问在线体验地址体验一下纯HTML调用接口实现的验证码识别简单流程，当然更建议自行部署后调自己的接口，毕竟在线体验嘛随时可能趴下。自行部署后在接口测试工具中参照文档发起POST请求试试吧~