本项目旨在提供验证码识别测试，包括易盾、极验、其他验证码等
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文件拉取：
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安装环境
- 安装Python3 (版本建议3.10以上)
- 安装依赖
pip install -r requirements.txt
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运行项目
可以通过多种运行
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使用py文件运行
python app.py
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使用
uvicorn运行，监听公网建议使用该命令uvicorn app:app --host 0.0.0.0 --port 1012
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插件目录结构
项目
└─plugins
└─plugin_name # 插件名，可以自定义
├─__init__.py # 插件入口文件
├─*.py # 其他的py文件
├─demo # 存放演示图片
└─model # 存放模型文件
插件入口文件 必须包含以下变量
PLUGIN_NAME 插件名
PLUGIN_VERSION 插件版本
PLUGIN_LABEL 插件标签(与web路径相同)
demo gradio页面(参考其他插件)
例如
PLUGIN_NAME = "极验4九宫格识别"
PLUGIN_VERSION = "v2_fp16"
PLUGIN_LABEL = "geetest4_nine"
# ...
# 其他内容
with gr.Blocks(title=f"验证码识别测试-{PLUGIN_NAME}") as demo:
gr.Markdown(f"## {PLUGIN_NAME}测试，模型版本: {PLUGIN_VERSION}")
demo_path_0 = os.path.join(CURRENT_PATH, "demo", "0072b074e4b0491fb7bcd91a4af7a748.jpg")
demo_path_1 = os.path.join(CURRENT_PATH, "demo", "698777432d4b6352e008a1d267329aa1.png")
with gr.Row():
icon_input = gr.Image(
value=demo_path_1,
sources=["upload"], label="目标图片", type="pil", image_mode="RGBA", interactive=True)
image_input = gr.Image(
value=demo_path_0,
sources=["upload"], label="原始图片", type="pil", image_mode="RGBA", interactive=True)
nine_nums = gr.Number(value=3, label="目标数量(默认为3)", interactive=True)
with gr.Row():
image_output = gr.Gallery(label="识别结果")
with gr.Column():
result_output = gr.JSON(label="识别结果")
result_class = gr.Textbox(placeholder="", label="识别类型", lines=1, interactive=False)
result_time = gr.Textbox(placeholder="", label="识别耗时", lines=1, interactive=False)
with gr.Row():
gr.ClearButton(
[image_input, icon_input, image_output, result_output, result_class, result_time],
value="清除")
button = gr.Button("识别测试")
gr.Markdown(f"[返回主页](/)")
button.click(predict_captcha, [image_input, icon_input, nine_nums], [image_output, result_output, result_class, result_time])当添加新的插件以后，请在index.py添加插件路径和封面
未来可能重构成自动添加的
本人精力有限，未来可能不会再维护项目。
欢迎大佬们提交PR
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