中国邮政旋转图像证码识别方案

最近研究了一下中国邮政旋转验证码的识别，居然正确率高达99%。所以可以说基本上的完美解决了这个问题，可以实现自动化验证。最后也给大家准备了识别代码。

1、下载图片

这里的图片一定要下载足够多，品种足够丰富，数据量越大，效果越好。

2、训练模型

我们将图片向量化，传给模型，让模型自己去学习。

3、模型效果验证

具体的代码如下，感兴趣的朋友可以直接测试

import base64
import requests
import datetime
from io import BytesIO
from PIL import Image

t1 = datetime.datetime.now()

#PIL图片保存为base64编码
def PIL_base64(img, coding='utf-8'):
    img_format = img.format
    if img_format == None:
        img_format = 'JPEG'

    format_str = 'JPEG'
    if 'png' == img_format.lower():
        format_str = 'PNG'
    if 'gif' == img_format.lower():
        format_str = 'gif'

    if img.mode == "P":
        img = img.convert('RGB')
    if img.mode == "RGBA":
        format_str = 'PNG'
        img_format = 'PNG'

    output_buffer = BytesIO()
    # img.save(output_buffer, format=format_str)
    img.save(output_buffer, quality=100, format=format_str)
    byte_data = output_buffer.getvalue()
    base64_str = 'data:image/' + img_format.lower() + ';base64,' + base64.b64encode(byte_data).decode(coding)

    return base64_str

# 加载图片
img1 = Image.open(r'E:\Python\lixin_project\OpenAPI接口测试\test_img\35号模型测试图片.png')
# 图片转base64
img1_base64 = PIL_base64(img1)

# 验证码识别接口
url = "http://www.detayun.cn/openapi/verify_code_identify/"
data = {
    # 用户的key
    "key":"JxafPlE15fcmJZB8ynOB",
    # 验证码类型
    "verify_idf_id":"35",
    # 样例图片
    "img_base64":img1_base64,
    # # 中文点选，空间语义类型验证码的文本描述（这里缺省为空字符串）
    # "words":""
}
header = {"Content-Type": "application/json"}

# 发送请求调用接口
response = requests.post(url=url, json=data, headers=header)

# 获取响应数据，识别结果
print(response.text)
print("耗时：", datetime.datetime.now() - t1)