12306验证码识别服务器
该项目用于构建自托管的12306验证码识别服务器，本项目的全部模型和部分代码来自于此项目 easy12306，使用该项目构建的api符合 12306购票小助手云打码格式可以直接调用。
提供一个部署好的线上版本, https://12306.yinaoxiong.cn,部署在腾讯云1核1G的学生机上不保证可用性,服务状态可以通过 https://stats.uptimerobot.com/oyKyLhjJQ/783635180查看.
接口规范
请求
- Method: POST
- URL:
/verify/base64/ - Headers: Content-Type: application/x-www-form-urlencoded
- Body: imageFile=>Base64 encoding of the image
响应
- Headers：Content-Type:application/json
- Body：
{
"code": 0,
"data": [
"1", //答案图片的编号数组
"3"
],
"massage": "识别成功"
}
{
"code": 1,
"data": [
],
"massage": "识别失败"
}
python版本支持
- [x] 3.5-3.7
平台支持
- [x] amd64
- [x] arm64v8
- [x] arm32v7
其中arm平台建议通过docker运行
部署
docker部署(推荐)
使用docker可以使用如下命令快速部署:
docker run -d -p 8080:80 --name 12306 yinaoxiong/12306_code_server
docker-compose部署(推荐)
version: "3"
services:
code_12306:
image: yinaoxiong/12306_code_server
ports:
- 5002:80 #可以根据需要修改端口
environment:
- WORKERS=1 #gunicorn works 默认为1可以根据服务器配置自行调整
restart: always
通过源码部署
-
克隆并进入项目
git clone https://github.com/YinAoXiong/12306_code_server.git cd 12306_code_server -
安装依赖 自行根据平台和python选择对应的tflite（下面的例子为amd64，python3.7，其他情况对应的下载地址见 https://www.tensorflow.org/lite/guide/python，可自行在requirements.txt中替换）
pip3 install -r requirements.txt -
下载模型文件
bash download_model.sh从GitHub下载慢的话可以选择执行下面的命令
wget -c https://cdn.yinaoxiong.cn/models/image.model.tflite wget -c https://cdn.yinaoxiong.cn/models/text.model.tflite -
运行 默认workers为1，使用80端口，可以自行修改 gunicorn.conf
gunicorn app:app -c gunicorn.conf.py
不推荐在arm平台上使用源码部署,依赖安装有些麻烦.
致谢
- easy12306 提供项目运行的model
- 12306购票小助手源于该项目的一个issue
tensorflow-on-arm提供arm上运行的tensorflow python包v1.1版本后开始使用tflite而非keras