基于GO的图片验证码识别api调用代码实例
api keys 认证例子

api keys 认证例子
API密钥认证是一种常见的身份验证机制,用于保护对API端
点的访问。
下面我将从多个角度给出API密钥认证的例子。
1. 例如,假设我们有一个基于REST的API,它允许用户检索
其个人资料信息。
为了保护该API免受未经授权的访问,我们可以
要求每个用户在发出请求时提供其唯一的API密钥。
这个API密钥
将被包含在HTTP请求的头部或查询参数中,并且服务器将验证密钥
的有效性,以确定用户是否被授权访问其个人资料信息。
2. 另一个例子是在开发人员使用第三方API时,他们通常需要
在其应用程序中包含API密钥以便进行身份验证。
例如,Google Maps API要求开发者使用API密钥来验证其对地图服务的访问权限。
开发者需要在其应用程序中嵌入他们的API密钥,以便他们的应用
程序可以使用Google Maps API提供的功能。
3. 另一个常见的例子是在使用Amazon Web Services (AWS)
或Microsoft Azure等云服务提供商的API时,开发者需要使用他
们的API密钥来对他们的应用程序进行身份验证和授权。
这些API
密钥可以通过云服务提供商的控制台生成,并且必须被妥善保管以
防止未经授权的访问。
总的来说,API密钥认证是一种简单而有效的身份验证机制,
它确保只有经过授权的用户或应用程序可以访问受保护的API端点。
通过在每个请求中包含唯一的API密钥,并在服务器端验证密钥的
有效性,API密钥认证帮助确保API的安全性和可靠性。
基于GO的图片验证码识别api调用代码实例

基于GO的图片验证码识别api调用代码实例代码描述:基于GO的图片验证码识别api调用代码实例代码平台:聚合数据package mainimport("io/ioutil""net/http""net/url""fmt""encoding/json")//----------------------------------// 验证码识别调用示例代码-聚合数据// 在线接口文档:/docs/60//----------------------------------const APPKEY = "*******************"//您申请的APPKEYfunc main(){//1.识别验证码Request1()//2.查询验证码类型代码Request2()}//1.识别验证码func Request1(){//请求地址juheURL :="/vercode/index"//初始化参数param:=url.Values{}//配置请求参数,方法内部已处理urlencode问题,中文参数可以直接传参param.Set("key",APPKEY) //您申请到的APPKEYparam.Set("codeType","") //验证码的类型,<a href="http://www. /docs/api/id/60/aid/352" target="_blank">查询&l t;/a>param.Set("image","") //图片文件param.Set("dtype","") //返回的数据的格式,json或xml,默认为json//发送请求data,err:=Post(juheURL,param)if err!=nil{fmt.Errorf("请求失败,错误信息:\r\n%v",err)}else{var netReturn map[string]interface{}json.Unmarshal(data,&netReturn)if netReturn["error_code"].(float64)==0{fmt.Printf("接口返回result字段是:\r\n%v",netReturn["result "])}}}//2.查询验证码类型代码func Request2(){//请求地址juheURL :="/vercode/codeType"//初始化参数param:=url.Values{}//配置请求参数,方法内部已处理urlencode问题,中文参数可以直接传参param.Set("key",APPKEY) //您申请到的APPKEYparam.Set("dtype","") //返回的数据的格式,json或xml,默认为json//发送请求data,err:=Get(juheURL,param)if err!=nil{fmt.Errorf("请求失败,错误信息:\r\n%v",err)}else{var netReturn map[string]interface{}json.Unmarshal(data,&netReturn)if netReturn["error_code"].(float64)==0{fmt.Printf("接口返回result字段是:\r\n%v",netReturn["result "])}}}// get 网络请求func Get(apiURL string,params url.Values)(rs[]byte,err error){ var Url *url.URLUrl,err=url.Parse(apiURL)if err!=nil{fmt.Printf("解析url错误:\r\n%v",err)return nil,err}//如果参数中有中文参数,这个方法会进行URLEncodeUrl.RawQuery=params.Encode()resp,err:=http.Get(Url.String())if err!=nil{fmt.Println("err:",err)return nil,err}defer resp.Body.Close()return ioutil.ReadAll(resp.Body)}// post 网络请求 ,params 是url.Values类型func Post(apiURL string, params url.Values)(rs[]byte,err error){ resp,err:=http.PostForm(apiURL, params)if err!=nil{return nil ,err}defer resp.Body.Close()return ioutil.ReadAll(resp.Body)}。
python自动化实现登录获取图片验证码功能

python⾃动化实现登录获取图⽚验证码功能主要记录⼀下:图⽚验证码1.获取登录界⾯的图⽚2.获取验证码位置3.在登录页⾯截取验证码保存4.调⽤百度api识别(⽬前准确率较⾼的识别图⽚api)本次登录的系统页⾯,可以看到图⽚验证码的位置from selenium import webdriverimport timefrom PIL import Imagebase_url = '***********'browser = webdriver.Chrome()browser.maximize_window()browser.implicitly_wait(10)browser.get(base_url)# (1)登录页⾯截图browser.save_screenshot("D:/pic.png")#可以修改保存地址# (2)基操browser.find_element_by_name("username").send_keys("gxx")browser.find_element_by_name("password").send_keys("123456")time.sleep(2)# (3)获取图⽚验证码坐标code_ele = browser.find_element_by_xpath("//*[@id='app']/div/div[1]/form/div[3]/div/div/div[2]/div/img")print("验证码的坐标为:", code_element.location)#控制台查看{'x': 1086, 'y': 368}print("验证码的⼤⼩为:", code_element.size)# 图⽚⼤⼩{'height': 40, 'width': 110}# (4)图⽚4个点的坐标位置left = code_ele.location['x']#x点的坐标top = code_ele.location['y']#y点的坐标right = code_ele.size['width']+left#上⾯右边点的坐标down = code_ele.size['height']+top#下⾯右边点的坐标image = Image.open('D:/pic.png')# (4)将图⽚验证码截取code_image = image.crop((left, top, right, height))code_image.save('D:/pic1.png')#截取的验证码图⽚保存为新的⽂件上⾯我们已经把图⽚保存到本地这就是我们截取的验证码接下来要调⽤百度ocr识别然后可以选择通⽤⽂字识别或者⾼精度版本,这个看个⼈选择,不过验证码识别还是选择⾼精度版本(也不⼀定识别的出来⼤家还是佛吧,测试的时候让开发把验证码去掉嘻嘻)⾃⼰去申请⼀个百度云账号,然后开通⽂字识别服务…就酱新建⼀个py⽂件#百度ocr提供了模板,我们直接复制就ok#下载通⽤⽂字识别的python sdk,⼀定要放在你写的代码的⽂件夹下⾯from aip import AipOcrfrom os import pathdef baiduOCR(picfile,outfile):#picfile:图⽚⽂件名 outfile:输出⽂件filename = path.basename(picfile)#图⽚名称#百度提供""" 你的 APPID AK SK """APP_ID = ''#这是你产品服务的appidAPI_KEY = ''#这是你产品服务的appkeySECRET_KEY = ''#这是你产品服务的secretkeyclient = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)i = open(picfile, 'rb')img = i.read()print("正在识别图⽚:\t" + filename)""" 调⽤通⽤⽂字识别(⾼精度版) """message = client.basicAccurate(img)print("识别成功!")i.close()with open(outfile, 'a+') as fo:#这边是写进.txt⽂件fo.writelines("*" * 60 + '\n')#搞点花⾥胡哨的做区分fo.writelines("识别图⽚:\t" + filename + "\n" * 2)fo.writelines("⽂本内容:\n")# 输出⽂本内容for text in message.get('words_result'):#识别的内容fo.writelines(text.get('words') + '\n')fo.writelines('\n' * 2)print("⽂本导出成功!")print()if __name__ == '__main__' :outfile = 'D:/export1.txt'#保存的⽂件baiduOCR('D:/pic1.png', outfile)print('图⽚⽂本提取结束!⽂本输出结果位于 %s ⽂件中。
python 本地识别验证码代码

识别验证码通常是一个复杂的过程,因为验证码通常被设计成能够区分计算机程序和人类用户。
然而,有一些验证码可能相对容易通过机器学习或深度学习模型来识别。
下面是一个基本的例子,它使用Python的opencv库来识别验证码。
这个例子仅仅是一个简单的演示,并不能处理所有类型的验证码。
```pythonimport cv2import numpy as np# 读取图片img = cv2.imread('captcha.png', 0)# 二值化处理_, thresh = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)# 查找轮廓contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)# 遍历轮廓,尝试匹配每个字符for contour in contours:# 计算轮廓的边界框x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)# 提取字符图像char_img = img[y:y+h, x:x+w]# 尝试识别字符# 这里我们只是简单地将其转换为灰度图像并查找边界框gray = cv2.cvtColor(char_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)_, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)if len(contours) > 0:# 如果找到轮廓,假设字符是字母或数字char = ''for cnt in contours:if cv2.contourArea(cnt) > 50:char = 'a' + str(len(char))else:char = '0' + str(len(char))print(char)```这个代码假设每个字符都是一个简单的形状,并且可以通过查找轮廓来识别。
使用Go语言进行人脸识别与人脸检测的方法与工具介绍

使用Go语言进行人脸识别与人脸检测的方法与工具介绍人脸识别与人脸检测是当今计算机视觉领域具有重要影响力的研究方向之一。
随着人工智能的发展,人脸识别与人脸检测的应用场景越来越广泛,涵盖了安全监控、人脸支付、人脸门禁等多个领域。
本文将介绍使用Go语言进行人脸识别与人脸检测的方法与工具。
首先,针对人脸识别与人脸检测任务,我们需要找到一个高效、准确的算法。
近年来,深度学习技术在人脸识别与人脸检测领域取得了巨大的突破。
目前最常用的深度学习框架之一是TensorFlow,而Go语言中有一个基于TensorFlow的开源库叫做GoCV,它提供了一系列用于图像处理与计算机视觉的工具函数和接口。
使用GoCV,我们可以轻松地进行人脸识别与人脸检测任务。
其次,人脸识别与人脸检测的方法通常分为两个步骤:人脸检测和人脸识别。
在人脸检测阶段,我们需要将输入的图像中的人脸位置标注出来;在人脸识别阶段,我们需要对标注出来的人脸进行特征提取和比对。
对于人脸检测,GoCV提供了一个名为Haar级联分类器的工具,它可以用来检测人脸的位置。
而人脸识别,则可以使用深度学习模型,例如FaceNet或VGGFace等。
这些模型可以将人脸图像转换为具有较高区分度的特征向量,并可以通过计算特征向量之间的距离来进行人脸比对。
另外,在实际的人脸识别与人脸检测应用中,我们还需要考虑一些实际问题,例如图像质量、人脸姿态、光照条件等。
对于图像质量问题,我们可以使用一些图像增强的算法,例如直方图均衡化、高斯模糊等,来提高输入图像的质量。
对于人脸姿态和光照条件问题,我们可以引入一些先进的模型,例如3D人脸姿态估计模型和光照归一化模型,来提高人脸识别与人脸检测的准确性和鲁棒性。
除了GoCV之外,还有其他一些在Go语言中进行人脸识别与人脸检测的工具和库。
例如,Pigo是一个基于Go语言的人脸检测工具,它使用了一种名为卡斯卡德级联分类器的算法来进行人脸检测。
此外,Dlib也是一个很流行的计算机视觉库,它提供了一些用于人脸识别和人脸检测的函数和模型。
go mockapi实现方式

GoMock是一个用于Go语言的mocking框架,可以帮助您模拟函数调用并验证它们的行为。
下面是一个简单的示例,演示如何使用GoMock实现mock API:首先,您需要安装GoMock:shell复制代码go get github/golang/mock/mockgen然后,假设您有一个名为api的包,其中包含一些函数和类型。
您可以使用mockgen工具生成mock的相关代码。
运行以下命令:shell复制代码mockgen -source=<source.go> -destination=**.go -package=<pkg>其中,<source.go>是包含原始代码的Go源文件,<pkg>是包名。
生成的mock代码将包含一个与原始类型对应的mock类型,以及一些用于模拟函数调用的方法。
您可以在测试中使用这些mock对象来模拟API的行为。
以下是一个简单的示例,演示如何使用GoMock模拟API的GET请求:go复制代码package mainimport ("fmt""net/http""testing""github/golang/mock/gomock""github/stretchr/testify/assert")type API struct {client *http.Client}func(a *API) GetUser(id string) (*User, error) {resp, err := a.client.Get(fmt.Sprintf("/users/%s", id))if err != nil {return nil, err}defer resp.Body.Close()// ... handle response ...}func TestAPI_GetUser(t *testing.T) {ctrl := gomock.NewController(t)defer ctrl.Finish()mockClient := NewMockClient(ctrl)api := API{client: mockClient}mockClient.EXPECT().Get("/users/123").Return(&http.Response{}, nil)user, err := api.GetUser("123")assert.NoError(t, err)assert.NotNil(t, user) // ... assert user properties ...}在上面的示例中,我们创建了一个名为API的结构体,其中包含一个client字段,该字段是http.Client类型的实例。
picgo的api请求模板

随着互联网的发展,API已经成为许多应用程序和平台之间进行数据交换和交互的重要方式。
在这个背景下,picgo作为一款流行的图像处理工具,也提供了一系列API接口供用户使用。
本文将介绍picgo的API请求模板,帮助开发者更好地了解和使用这些接口。
一、API请求的基本概念API请求是应用程序接口的请求,通过发送HTTP请求到特定的URL,可以实现与服务器之间的数据交换。
在picgo中,API请求主要用于图像处理相关的功能,如图片上传、图片缩放、图片裁剪等。
以下是一个简单的picgoAPI请求模板:```pythonimportpicgoapi_key='your_api_key'api_secret='your_api_secret'client=picgo.Client(api_key,api_secret)#发送API请求response=client.upload_image('path/to/image.jpg')#处理API响应ifresponse.status_code==200:image_id=response.json()['image_id']#执行其他操作,如缩放、裁剪等else:#处理错误情况print(f"API请求失败,状态码:{response.status_code}")print(f"详细错误信息:{response.text}")```说明:*首先需要导入picgo模块。
*然后设置API密钥和密钥对应的密钥秘钥。
*创建一个picgo客户端对象,用于发送API请求。
*使用`upload_image`方法上传图片,并获取返回的图像ID。
*根据返回的状态码和信息,处理API响应。
如果请求成功,可以执行其他操作,如缩放、裁剪等;如果请求失败,需要处理错误情况。
三、API请求的其他用法除了上述基本的用法,picgo还提供了其他一些常用的API请求方法,如缩放图片、裁剪图片、获取图像信息等。
Go-统一定义API错误码-Gin开发

Go-统⼀定义API错误码-Gin开发转载于https:///s/gTFfUN2LEcsF0Q8iQan82A改之前在使⽤ gin 开发接⼝的时候,返回接⼝数据是这样写的。
type response struct {Code int `json:"code"`Msg string `json:"msg"`Data interface{} `json:"data"`}// always return http.StatusOKc.JSON(http.StatusOK, response{Code: 20101,Msg: "⽤户⼿机号不合法",Data: nil,})这种写法 code、msg 都是在哪需要返回在哪定义,没有进⾏统⼀管理。
改之后// ⽐如,返回“⽤户⼿机号不合法”错误c.JSON(http.StatusOK, errno.ErrUserPhone.WithID(c.GetString("trace-id")))// 正确返回c.JSON(http.StatusOK, errno.OK.WithData(data).WithID(c.GetString("trace-id")))errno.ErrUserPhone、errno.OK 表⽰⾃定义的错误码,下⾯会看到定义的地⽅。
.WithID() 设置当前请求的唯⼀ID,也可以理解为链路ID,忽略也可以。
.WithData() 设置成功时返回的数据。
下⾯分享下编写的 errno 包源码,⾮常简单,希望⼤家不要介意。
errno 包源码// errno/errno.gopackage errnoimport ("encoding/json")var _ Error = (*err)(nil)type Error interface {// i 为了避免被其他包实现i()// WithData 设置成功时返回的数据WithData(data interface{}) Error// WithID 设置当前请求的唯⼀IDWithID(id string) Error// ToString 返回 JSON 格式的错误详情ToString() string}type err struct {Code int `json:"code"` // 业务编码Msg string `json:"msg"` // 错误描述Data interface{} `json:"data"` // 成功时返回的数据ID string `json:"id,omitempty"` // 当前请求的唯⼀ID,便于问题定位,忽略也可以}func NewError(code int, msg string) Error {return &err{Code: code,Msg: msg,Data: nil,}}func (e *err) i() {}func (e *err) WithData(data interface{}) Error {e.Data = datareturn e}func (e *err) WithID(id string) Error {e.ID = idreturn e}// ToString 返回 JSON 格式的错误详情func (e *err) ToString() string {err := &struct {Code int `json:"code"`Msg string `json:"msg"`Data interface{} `json:"data"`ID string `json:"id,omitempty"`}{Code: e.Code,Msg: e.Msg,Data: e.Data,ID: e.ID,}raw, _ := json.Marshal(err)return string(raw)}// errno/code.gopackage errnovar (// OKOK = NewError(0, "OK")// 服务级错误码ErrServer = NewError(10001, "服务异常,请联系管理员")ErrParam = NewError(10002, "参数有误")ErrSignParam = NewError(10003, "签名参数有误")// 模块级错误码 - ⽤户模块ErrUserPhone = NewError(20101, "⽤户⼿机号不合法")ErrUserCaptcha = NewError(20102, "⽤户验证码有误")// ...)错误码规则- 错误码需在 code.go ⽂件中定义。
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基于GO的图片验证码识别api调用代码实例
代码描述:基于GO的图片验证码识别api调用代码实例
代码平台:聚合数据
package main
import(
"io/ioutil"
"net/http"
"net/url"
"fmt"
"encoding/json"
)
//----------------------------------
// 验证码识别调用示例代码-聚合数据
// 在线接口文档:/docs/60
//----------------------------------
const APPKEY = "*******************"//您申请的APPKEY
func main(){
//1.识别验证码
Request1()
//2.查询验证码类型代码
Request2()
}
//1.识别验证码
func Request1(){
//请求地址
juheURL :="/vercode/index"
//初始化参数
param:=url.Values{}
//配置请求参数,方法内部已处理urlencode问题,中文参数可以直接传参param.Set("key",APPKEY) //您申请到的APPKEY
param.Set("codeType","") //验证码的类型,<a href="http://www. /docs/api/id/60/aid/352" target="_blank">查询&l t;/a>
param.Set("image","") //图片文件
param.Set("dtype","") //返回的数据的格式,json或xml,默认为json
//发送请求
data,err:=Post(juheURL,param)
if err!=nil{
fmt.Errorf("请求失败,错误信息:\r\n%v",err)
}else{
var netReturn map[string]interface{}
json.Unmarshal(data,&netReturn)
if netReturn["error_code"].(float64)==0{
fmt.Printf("接口返回result字段是:\r\n%v",netReturn["result "])
}
}
}
//2.查询验证码类型代码
func Request2(){
//请求地址
juheURL :="/vercode/codeType"
//初始化参数
param:=url.Values{}
//配置请求参数,方法内部已处理urlencode问题,中文参数可以直接传参
param.Set("key",APPKEY) //您申请到的APPKEY
param.Set("dtype","") //返回的数据的格式,json或xml,默认为json
//发送请求
data,err:=Get(juheURL,param)
if err!=nil{
fmt.Errorf("请求失败,错误信息:\r\n%v",err)
}else{
var netReturn map[string]interface{}
json.Unmarshal(data,&netReturn)
if netReturn["error_code"].(float64)==0{
fmt.Printf("接口返回result字段是:\r\n%v",netReturn["result "])
}
}
}
// get 网络请求
func Get(apiURL string,params url.Values)(rs[]byte,err error){ var Url *url.URL
Url,err=url.Parse(apiURL)
if err!=nil{
fmt.Printf("解析url错误:\r\n%v",err)
return nil,err
}
//如果参数中有中文参数,这个方法会进行URLEncode
Url.RawQuery=params.Encode()
resp,err:=http.Get(Url.String())
if err!=nil{
fmt.Println("err:",err)
return nil,err
}
defer resp.Body.Close()
return ioutil.ReadAll(resp.Body)
}
// post 网络请求 ,params 是url.Values类型
func Post(apiURL string, params url.Values)(rs[]byte,err error){ resp,err:=http.PostForm(apiURL, params)
if err!=nil{
return nil ,err
}
defer resp.Body.Close()
return ioutil.ReadAll(resp.Body)
}。