样例图如下

这款验证码的识别最大难度在于，旋转的位置不固定，需要识别旋转图片的位置。

第二大难点就是旋转角度的识别。所以我们采集了大量样例图片进行训练，如下图所示

最终训练得到的模型需要两张图片输入，才能完成旋转角度识别。分别是外部矩形大图、内部旋转圆形小图，如下所示

下面是识别角度的python代码，最终正确率还是很高，大概98%左右。

import base64
import requests
import datetime
from io import BytesIO
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont

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)
    # base64_str = 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\52-1.png')
# 图片转base64
img1_base64 = PIL_base64(img1)
# 加载图片
img2 = Image.open(r'E:\Python\lixin_project\OpenAPI接口测试\test_img\52-2.png')
# 图片转base64
img2_base64 = PIL_base64(img2)

# 验证码识别接口
url = "http://www.detayun.cn/openapi/verify_code_identify/"
data = {
    # 用户的key
    "key":"78t9jTqCbAnHFO0tbBDW",
    # 验证码类型
    "verify_idf_id":"52",
    # 原图（外部矩形大图）
    "img1":img1_base64,
    # 原图（中间圆形小图）
    "img2":img2_base64,
}
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)

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