Ecosyste.ms: Awesome
An open API service indexing awesome lists of open source software.
https://github.com/YinAoXiong/12306_code_server
该仓库用于构建自托管的12306验证码识别服务器
https://github.com/YinAoXiong/12306_code_server
12306 docker python tensorflow
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JSON representation
该仓库用于构建自托管的12306验证码识别服务器
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/YinAoXiong/12306_code_server
- Owner: YinAoXiong
- License: mit
- Created: 2019-10-05T11:51:03.000Z (about 5 years ago)
- Default Branch: master
- Last Pushed: 2023-05-01T21:16:39.000Z (over 1 year ago)
- Last Synced: 2024-08-04T04:07:17.082Z (5 months ago)
- Topics: 12306, docker, python, tensorflow
- Language: Python
- Homepage: https://12306.yinaoxiong.cn
- Size: 2.17 MB
- Stars: 539
- Watchers: 13
- Forks: 171
- Open Issues: 2
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
- License: LICENSE
Awesome Lists containing this project
README
# 12306验证码识别服务器
[](https://stats.uptimerobot.com/oyKyLhjJQ/783635180) [](https://stats.uptimerobot.com/oyKyLhjJQ/783635180) [](https://travis-ci.org/YinAoXiong/12306_code_server) [](https://hub.docker.com/r/yinaoxiong/12306_code_server)
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](https://github.com/zhaipro/easy12306)，使用该项目构建的api符合 [12306购票小助手](https://github.com/testerSunshine/12306)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](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](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：
```json
{
"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:
```shell
docker run -d -p 8080:80 --name 12306 yinaoxiong/12306_code_server
```
### docker-compose部署(推荐)
```yaml
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
1. 克隆并进入项目
```shell
git clone https://github.com/YinAoXiong/12306_code_server.git
cd 12306_code_server
```
2. 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](https://www.tensorflow.org/lite/guide/python)，可自行在requirements.txt中替换）
```shell
pip3 install -r requirements.txt
```
3. 下载模型文件
```shell
bash download_model.sh
```
从GitHub下载慢的话可以选择执行下面的命令
```shell
wget -c https://cdn.yinaoxiong.cn/models/image.model.tflite
wget -c https://cdn.yinaoxiong.cn/models/text.model.tflite
```
4. 运行 默认workers为1，使用80端口，可以自行修改 gunicorn.conf
```shell
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](https://github.com/zhaipro/easy12306) 提供项目运行的model
- [12306购票小助手](https://github.com/testerSunshine/12306)源于该项目的一个issue
- ~~[tensorflow-on-arm](https://github.com/lhelontra/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