Recaptcha2 图像识别 API 对接说明

Recaptcha verification code recognition service 集成指南 - Ace Data Cloud

本文将介绍一种 Recaptcha2 图像识别2 API 对接说明，它可以通过用户输入识别的内容和 Recaptcha2验证码图像，最后返回需要点击的小图像的坐标，完成验证。

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申请流程

要使用 Recaptcha2 图像识别 API，首先到 Ace Data Cloud 控制台 获取您的 API Token，留作备用。

如果你尚未登录或注册，会自动跳转到登录页面邀请你注册和登录，完成后会自动返回当前页面。

一个 API Token 即可调用平台所有服务，无需为每个服务单独申请。 首次申请会赠送免费额度，可免费体验；额度不足时可在 控制台 充值通用余额。

📘 完整文档：Recaptcha2 图像识别 API →

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基本使用

首先先了解下基本的使用方式，我们需要从网站中截取到Recaptcha2验证码图像，此处示例网站的URL：https://www.google.com/recaptcha/api2/demo，具体的页面如下图所示：

我们需要点击验证码的复选框才会出现验证码图像，在上图中黄色箭头指向的有一段文字内容，这个内容便是下文的 question 的值。首先需要简单地传递一个 image 字段，这个就是具体Recaptcha2验证码图像，这个图像是上图中红色箭头指向的图像，同时必须将图片缩放至 标准 大小 (100x100, 300x300, 450x450), 这样服务才能判断图片类型，图片的压缩需要您自行压缩，本文推荐一个压缩网站，您可以在此网站中对图像进行尺寸和大小的压缩，压缩后的结果如图所示：

同时还需要输入跟验证码图像相关的识别内容参数 question，我们只提供了下面这个内容表，可以作为参考下面：

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中文内容表

{
  "/m/0pg52": "出租车",
  "/m/01bjv": "巴士",
  "/m/02yvhj": "校车",
  "/m/04_sv": "摩托车",
  "/m/013xlm": "拖拉机",
  "/m/01jk_4": "烟囱",
  "/m/014xcs": "人行横道",
  "/m/015qff": "红绿灯",
  "/m/0199g": "自行车",
  "/m/015qbp": "停车计价表",
  "/m/0k4j": "汽车",
  "/m/015kr": "桥",
  "/m/019jd": "船",
  "/m/0cdl1": "棕榈树",
  "/m/09d_r": "山",
  "/m/01pns0": "消防栓",
  "/m/01lynh": "楼梯"
}

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英文内容表

{
  "/m/0pg52": "taxis",
  "/m/01bjv": "bus",
  "/m/02yvhj": "school bus",
  "/m/04_sv": "motorcycles",
  "/m/013xlm": "tractors",
  "/m/01jk_4": "chimneys",
  "/m/014xcs": "crosswalks", // pedestrian crossings 也是一样的
  "/m/015qff": "traffic lights",
  "/m/0199g": "bicycles",
  "/m/015qbp": "parking meters",
  "/m/0k4j": "cars",
  "/m/015kr": "bridges",
  "/m/019jd": "boats",
  "/m/0cdl1": "palm trees",
  "/m/09d_r": "mountains or hills",
  "/m/01pns0": "fire hydrant",
  "/m/01lynh": "stairs"
}

由上文可知将参数 question 设置为消防栓对应的 /m/01pns0，具体的内容如下：

可以看到这里我们设置了 Request Headers，包括：

• accept：想要接收怎样格式的响应结果，这里填写为 application/json，即 JSON 格式。
• authorization：调用 API 的密钥，申请之后可以直接下拉选择。

另外设置了 Request Body，包括：

• image：Base64编码的验证码图像。
• question：问题 ID, 请查表, 以 /m/ 开头。

选择之后，可以发现右侧也生成了对应代码，如图所示：

点击「Try」按钮即可进行测试，如上图所示，这里我们就得到了如下结果：

{
  "solution": {
    "size": 300,
    "label": "/m/01pns0",
    "confidences": [
      0,
      0.0007,
      1,
      0.0003,
      0.0046,
      1,
      0,
      1,
      0
    ],
    "objects": [
      2,
      5,
      7
    ],
    "type": "multi"
  }
}

返回结果一共有多个字段，介绍如下：

• solution，此次 Recaptcha2验证码图像 任务处理后验证结果。
  • size，Recaptcha2验证码图像的尺寸大小。
  • label，Recaptcha2验证码图像所识别的内容。
  • confidences，Recaptcha2验证码图像识别区域的置信度，区域是从0开始的。
  • objects，Recaptcha2验证码图像识别后满足识别内容的区域，区域从0开始。
  • type，此次 Recaptcha2验证码图像 任务的类型，多个区域时为 multi。

可以看到我们得到了处理 Recaptcha2验证码图像 的验证结果，我们首先对验证码图像进行划分区域，如下图所示：

可以看到区域都是从0开始的，从结果中 objects中我们得到了2,5,7，我们只需要对该验证码模拟点击该三个区域便可通过验证。

另外如果想生成对应的对接代码，可以直接复制生成，例如 CURL 的代码如下：

curl -X POST 'https://api.acedata.cloud/captcha/recognition/recaptcha2' \
-H 'accept: application/json' \
-H 'authorization: Bearer {token}' \
-H 'content-type: application/json' \
-d '{
  "question": "/m/01pns0",
  "image": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAASoAAAEsCAIAAAD7AWllAAAAAX..."
}'

Python 的对接代码如下：

import requests

url = "https://api.acedata.cloud/captcha/recognition/recaptcha2"

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

payload = {
    "question": "/m/01pns0",
    "image": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAASoAAAEsCAIAAAD7AWllAAAAAX..."
}

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

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错误处理

在调用 API 时，如果遇到错误，API 会返回相应的错误代码和信息。例如：

• 400 token_mismatched：Bad request, possibly due to missing or invalid parameters.
• 400 api_not_implemented：Bad request, possibly due to missing or invalid parameters.
• 401 invalid_token：Unauthorized, invalid or missing authorization token.
• 429 too_many_requests：Too many requests, you have exceeded the rate limit.
• 500 api_error：Internal server error, something went wrong on the server.

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错误响应示例

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

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结论

通过本文档，您已经了解了如何使用 Recaptcha2 图像识别 API 让用户输入识别的内容和 Recaptcha2验证码图像，最后返回需要点击的小图像的坐标，完成验证。希望本文档能帮助您更好地对接和使用该 API。如有任何问题，请随时联系我们的技术支持团队。